Att representera osäker information är avgörande för att modellera verkliga domäner. I denna artikel presenterar vi en teknik för integrering av probabilistisk information i Beskrivning Logik (DLs) som bygger på distributionsemantik för probabilistiska logikprogram. I det resulterande tillvägagångssättet, som vi kallade DISPONTE, kan axiom av en probabilistisk kunskapsbas (KB) kommenteras med ett reellt tal mellan 0 och 1. En probabilistisk kunskapsbas definierar sedan en sannolikhetsfördelning över vanliga KBs som kallas världar och sannolikheten för en given fråga kan erhållas från den gemensamma fördelningen av världar och frågan genom marginalisering. Vi presenterar algoritmen BUNDLE för att beräkna sannolikheten för frågor från Disponte kunskapsbaser. Algoritmen utnyttjar en underliggande DL-reporter, såsom Pellet, som kan returnera förklaringar för frågor. Förklaringarna är kodade i ett Binary Decision Diagram där sannolikheten för frågan beräknas. Experimentet av BUNDLE på probabilistiska kunskapsbaser visar att det kan hantera kunskapsbaser av realistisk storlek.
Utvidgningen av DLs som framhävs i detta arbete föreslår en relation med probabilistic Beskrivning Logik under distribution semantik REF.
Probabilistic Description Logics under the Distribution Semantics
{'venue': 'Semantic Web', 'journal': 'Semantic Web', 'mag_field_of_study': ['Philosophy', 'Computer Science']}