Abstrakt. Vi presenterar en infrastruktur för probabilistiska resonemang med ontologier som bygger på vår Markov logik motor ROCKIT. Markovs logik är ett mallspråk som kombinerar första ordningens logik med log-linjära grafiska modeller. Vi visar hur man översätter OWL-EL samt RDF schema till Markov logik och hur man använder ROCKIT för att tillämpa MAP slutsatser på den givna uppsättning formler. Det resulterande systemet är en infrastruktur för log linjär logik som kan användas för probabilistiska resonemang med både utökad OWL-EL och RDF schema. Vi beskriver vårt system och illustrerar dess fördelar genom att presentera två tillämpningsscenarier. Dessa scenarier är ontologimatchning, och kunskapsbasverifiering, med ett särskilt fokus på temporal resonemang. Våra resultat visar att vårt system, som bygger på en välgrundad probabilistisk semantik, kan lösa relevanta problem så bra som eller bättre än de toppmoderna system som specifikt har utformats för respektive problem. Nyckelord: Ontologier, Resonans, Markov Logic, RDF Schema, Log-linear Logic Ursprungligen byggde idén om Semantic Web på formella ontologier och logiskt resonemang som ledde till utvecklingen av beskrivningslogik baserad på ontologispråk, särskilt Web Ontology Language OWL. Fördelarna med logiskt resonemang på webben har hävdats av många forskare när det gäller att verifiera informationsmodeller och utvidga frågeresultaten till implicit information. Även om utvecklingen av lätta ontologiska språk och användningen av databasteknik för ontologibaserad dataåtkomst har ökat användningen av logiska modeller ytterligare (t.ex. [7] ), har det också blivit allt tydligare att enbart logiskt resonemang inte räcker för många semantiska webbapplikationer. I synnerhet användning av fall som kräver en kombinerad behandling av strukturerade och ostrukturerade uppgifter (dvs. fri text) ofta inte kan hanteras på ett tillfredsställande sätt med enbart logiska metoder. Å andra sidan, överge logiska resonemang och helt förlita sig på maskininlärning tekniker för att hantera ostrukturerade data verkar som att kasta ut barnet med badvattnet. Därför har forskningen på (Semantic) Web fokuserat på metoder som kombinerar strukturerade representationer med statistisk inferens. En möjlig metod är utvidgningen av maskininlärningsmetoder till komplexa strukturella funktioner [10], den andra är att utvidga logiska resonemang i semantiska webbspråk till statistisk inferens. I detta dokument presenterar vi en programvaruinfrastruktur som implementerar det andra sättet - en utvidgning av logiska resonemang i semantiska webbspråk med statistisk inferens [27]. I synnerhet fokuserar vi på uppgiften att beräkna den mest sannolika konsekventa ontologin från en uppsättning möjligen inkonsekventa axiom av vilka några inte är säkra och har en vikt som kan användas för att lösa inkonsekvenser med tanke på en probabilistisk tolkning. Detta motsvarar den maximala a posteriori (MAP) slutsatsen i statistiska relationsmodeller i motsats till marginell slutsats, som syftar till att beräkna sannolikheten för ett visst påstående som ges bevis i form av en kunskapsbas. Vårt tillvägagångssätt bygger på en kodning av beskrivningslogik i Markovs logiknätverk som möjliggör resonemang om beskrivningslogik som stöder konsekvensdrivna resonemang.
En infrastruktur för probabilistiska resonemang med ontologier baserade på en Markov-logikmotor presenterades nyligen i REF, och tillämpas på olika uppgifter inklusive aktivitetsigenkänning och grundorsaksanalys.
An infrastructure for probabilistic reasoning with web ontologies
{'venue': 'Semantic Web', 'journal': 'Semantic Web', 'mag_field_of_study': ['Philosophy', 'Computer Science']}