Tableau-based Reasoning for Description Logics with Inverse Roles and Number Restrictions
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».