Abstrakt. Eftersom användningen av Semantic Web ontologies fortsätter att expandera finns det ett växande behov av verktyg som kan validera ontologisk konsekvens och ge vägledning i korrigeringen av upptäckta defekter och fel. Ett antal verktyg finns redan som framgår av de tio system som deltar i W3C:s utvärdering av OWL:s testfall. För det mesta fokuserar dessa första generationens verktyg på experimentella metoder för konsekvenskontroll, medan minimal uppmärksamhet ägnas åt hur resultaten kommer att användas eller hur systemen kan samverka. Av denna anledning mycket få av dessa system producerar resultat i ett maskinläsbart format (t.ex. som OWL-anteckningar) och det finns ingen delad uppfattning över verktygen för att identifiera och beskriva vad det är som gör en specifik ontologi eller annotation inkonsekvent. I detta dokument föreslår vi utvecklingen av en Symptom Ontologi för den semantiska webben som skulle fungera som ett gemensamt språk för att identifiera och beskriva semantiska fel och varningar som kan tyda på inkonsekvenser i ontologier och annoteringar; vi hänvisar till sådana fel och varningar som symtom. Vi erbjuder den symptom ontologi som för närvarande används av ConsVISor-verktyget för konsekvenskontroll, som utgångspunkt för en diskussion om de önskvärda egenskaperna hos en sådan ontologi. Bland dessa egenskaper ingår 1) en hierarki av vanliga symtom, 2) tydliga samband mellan specifika symtom och axiom av de språk de kränker och 3) ett sätt att relatera individuella symtom tillbaka till de specifika konstruktioner i inmatningsfil(er) genom vilka de var inblandade. Vi avslutar med ett antal förslag till framtida inriktningar av detta arbete, inklusive dess utvidgning till syntaktiska symtom.
Författarna till REF presenterar en Symptom Ontologi som syftar till att fungera som ett gemensamt språk för att identifiera och beskriva semantiska fel och varningar.
Towards a symptom ontology for semantic web applications
{'venue': 'In Proceedings of Third International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}