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Enregistrement W283472482

Tableau-based Reasoning for Description Logics with Inverse Roles and Number Restrictions

2008· dissertation· en· W283472482 sur OpenAlex
Yu Ding

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessSatisfiabilityComputer scienceDescription logicTheoretical computer scienceInverseEXPTIMEBoolean satisfiability problemAlgorithmMathematicsComputational complexity theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tableaux algorithm is a general technique for deciding concept satisfiability problems in description logics (DLs). It is useful not only for practical implementations, but also for studying the correctness and complexity of concrete decision procedures. There is a family of DLs currently lack appropriate optimization techniques. The research focuses on these DLs which typically have inverse roles and number restrictions (corresponding to ontology languages OWL-lite and OWL-DL respectively). We provide solutions to known problems such as the unsoundness of global tableaux caching, and present new tableau-based algorithms for concept satisfiability problems in these DLs. The research presented in this thesis is significant in several aspects. Firstly, based on an equivalence discovered during the course of the research, we are able to show an elimination of inverse roles for a sub-family of DLs. Our experiments have confirmed the practicality of this technique. Secondly, we provide three sub-tableaux caching techniques that is sound and global (but with different power in caching functionality). Finally, we present two ExpTime tableau-based decision procedures, with the one for SHIQ achieving an improved worst-case upper bound in the strong sense of binary coding of numbers (based on the integer linear programming technique). iii Contents iii

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle