説明ロジック

記述論理（DL ）は、形式知識表現言語の一種である。多くのDLは命題論理よりも表現力に優れているが、一階述語論理ほど表現力に優れているわけではない。一階述語論理とは対照的に、DLの核となる推論問題は（通常）決定可能であり、これらの問題に対して効率的な決定手順が設計され、実装されている。記述論理には一般、空間、時間、時空間、ファジーがあり、各記述論理は異なる数学的構成子のセットをサポートすることで、表現力と推論の 複雑さのバランスが異なっている。^[1]

DL は、人工知能において、アプリケーション ドメインの関連概念 (用語知識と呼ばれる) を記述し、推論するために使用されます。これは、オントロジーとセマンティック ウェブの論理形式を提供する上で特に重要です。Webオントロジー言語(OWL) とそのプロファイルは、DL に基づいています。DL と OWL の最も注目すべき用途は、生物医学情報学であり、DL は生物医学知識のコード化に役立ちます。^{[引用が必要]}

記述ロジック (DL) は、概念、役割、個人、およびそれらの関係をモデル化します。

DLの基本的なモデリング概念は公理、つまり役割や概念を関連付ける論理ステートメントです。^{[2]これは、}フレーム仕様がクラスを宣言して完全に定義するフレームパラダイムとの主な違いです 。 ^[2]

記述論理コミュニティでは、操作上同等の概念に対して、一階論理(FOL) コミュニティとは異なる用語を使用しています。以下にいくつかの例を示します。Webオントロジー言語(OWL) でも、異なる用語が使用されています。これも下の表に示されています。

記述ロジックにはさまざまな種類があり、許可される演算子を大まかに説明する非公式の命名規則があります。表現力は、次の基本ロジックのいずれかで始まるロジックのラベルにエンコードされます。

次のいずれかの拡張子が続きます:

この規則に正確に適合しない標準的な DL には次のものがあります。

たとえば、 は、他の種類と比較できる中心的に重要な記述ロジックです。は、原子概念だけでなく、許可されている任意の概念の補数と単純に一致します。 は、同等の の代わりに使用されます。 ${\displaystyle {\mathcal {ALC}}}$${\displaystyle {\mathcal {ALC}}}$${\displaystyle {\mathcal {AL}}}$${\displaystyle {\mathcal {ALC}}}$${\displaystyle {\mathcal {ALUE}}}$

さらに別の例として、記述ロジックは、ロジックに拡張された基数制限、推移的および逆の役割を加えたものです。命名規則は完全に体系的なものではないため、ロジックは として参照され、可能な場合は他の略語も使用されます。 ${\displaystyle {\mathcal {SHIQ}}}$${\displaystyle {\mathcal {ALC}}}$${\displaystyle {\mathcal {ALCOIN}}}$${\displaystyle {\mathcal {ALCNIO}}}$

Protégé オントロジー エディターは をサポートします。3 つの主要な生物医学情報学用語ベースであるSNOMED CT 、GALEN、および GO は、 （追加のロール プロパティを使用して） で表現できます。${\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}$${\displaystyle {\mathcal {EL}}}$

OWL 2 は の表現力を提供し 、OWL-DL は に基づいており、OWL-Lite の場合は です。 ${\displaystyle {\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}}$${\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}$${\displaystyle {\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}}$

記述論理は 1980 年代に現在の名前が付けられました。それ以前は (年代順に)用語体系、概念言語と呼ばれていました。

フレームと意味ネットワークには形式的な（論理ベースの）意味論が欠けている。^{[5] DLは、この欠陥を克服するために}知識表現（KR）システムに初めて導入された。 ^[5]

最初のDLベースのKRシステムはKL-ONE（Ronald J. BrachmanとSchmolze、1985年）でした。80年代には、構造的包含アルゴリズム^[5]を使用する他のDLベースのシステムが開発され、KRYPTON（1983年）、LOOM（1987年）、BACK（1988年）、K-REP（1991年）、CLASSIC（1991年）などがあります。このアプローチは、表現力は限られているものの、比較的効率的な（多項式時間）推論を備えたDLを特徴としていました。^[5]

90年代初頭、新しいタブローベースのアルゴリズムパラダイムの導入により、より表現力豊かなDLでの効率的な推論が可能になりました。^[5]これらのアルゴリズムを使用するDLベースのシステム（KRIS（1991）など）は、最悪のケースの複雑さが多項式ではなくなったにもかかわらず、一般的な推論問題で許容できる推論パフォーマンスを示しています。^[5]

1990年代半ばから、非常に表現力豊かなDLと最悪ケースの複雑度の高い環境で優れた実用性能を発揮する推論システムが開発されました。^{[5]この時期の例として、FaCT、 [6]} RACER (2001)、CEL (2005)、KAON 2 (2005)などがあります。

^{FaCT、FaCT++、 [6]} RACER、DLP、Pellet ^[7]などのDL推論システムは、解析的表法を実装しています。KAON2は、SHIQ(D)知識ベースを選言的データログプログラムに縮小するアルゴリズムによって実装されています。

セマンティックウェブ用のDARPAエージェントマークアップ言語（DAML）とオントロジー推論層（OIL）オントロジー言語は、 DLの構文上のバリエーションと見なすことができます 。 ^[8]特に、OILの形式意味論と推論ではDLを使用します。^[9] DAML +OIL DLは^[10]への提案として開発され、ワー​​ルドワイドウェブコンソーシアム（W3C）ウェブオントロジーワーキンググループ^[11]の出発点となりました。 2004年、ウェブオントロジーワーキンググループはOWL ^[12]勧告を発行して作業を完了しました。OWLの設計はDLファミリー^[13]に基づいており、OWL DLとOWL Liteはそれぞれとに基づいています。[ ^13]${\displaystyle {\mathcal {SHIQ}}}$${\displaystyle {\mathcal {SH}}}$${\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}$${\displaystyle {\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}}$

W3C OWLワーキンググループは、2007年にOWLの改良と拡張に取り組み始めました。^{[14] 2009年に、これは}OWL2勧告の発行によって完了しました。^[15] OWL2は記述論理に基づいています。^[16]実際の経験から、OWL DLには複雑なドメインをモデル化するために必要ないくつかの重要な機能が欠けていることがわかりました。^[2]${\displaystyle {\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}}$

DL では、いわゆるTBox (用語ボックス) とABox (主張ボックス) が区別されます。一般に、TBox には概念の階層 (つまり、概念間の関係) を説明する文が含まれ、ABox には階層のどこに個体が属するか (つまり、個体と概念の関係) を示す基本文が含まれます。たとえば、次の文:

は TBox に属しますが、次のステートメントは:

ABox に属します。

TBox/ABox の区別は重要ではないことに注意してください。これは、2 つの「種類」の文が、第一階述語論理 (ほとんどの DL を包含) で異なる扱いを受けないのと同じ意味です。第一階述語論理に翻訳すると、( 1 ) のような包含公理は、変数のみが出現する単項述語(概念)に対する条件付き制限にすぎません。明らかに、この形式の文は、( 2 )のように定数 (「根拠となる」値) のみが出現する文よりも特権的でも特別でもありません。

では、なぜこの区別が導入されたのでしょうか。主な理由は、さまざまな DL の決定手順を記述および定式化するときに、この分離が役立つ場合があることです。たとえば、推論エンジンは TBox と ABox を別々に処理する場合があります。これは、特定の重要な推論問題が TBox と ABox の一方に関連し、もう一方には関連しないためです (「分類」は TBox に関連し、「インスタンス チェック」は ABox に関連します)。もう 1 つの例は、TBox の複雑さが、ABox とは関係なく、特定の DL の特定の決定手順のパフォーマンスに大きく影響する可能性があることです。したがって、知識ベースの特定の部分について話す方法があると便利です。

2 つ目の理由は、知識ベース モデラーの観点からは、この区別が意味を成す可能性があるということです。世界における用語/概念の概念 (TBox のクラス公理) と、それらの用語/概念の特定の表現 (ABox のインスタンス アサーション) を区別することは妥当です。上記の例では、会社内の階層がすべてのブランチで同じであるが、従業員への割り当てがすべての部門で異なる場合 (そこには他の人が働いているため)、同じ ABox を使用しない異なるブランチで TBox を再利用することは理にかなっています。

記述ロジックには、他のほとんどのデータ記述形式にはない 2 つの特徴があります。DL は、一意名仮定(UNA) または閉世界仮定(CWA) を行いません。UNA がないということは、異なる名前を持つ 2 つの概念が何らかの推論によって同等であると示される可能性があることを意味します。CWA がない、またはむしろ開世界仮定(OWA) があるということは、事実に関する知識がなくても、事実の否定に関する知識が直ちに意味されるわけではないことを意味します。

一階述語論理（FOL）と同様に、構文は記述論理においてどの記号の集合が正当な表現であるかを定義し、意味論は意味を決定します。FOLとは異なり、DLにはよく知られた構文のバリエーションがいくつかある場合があります。^[8]

記述論理ファミリーのメンバーの構文は、概念用語を形成するために使用できる構成子が記述される再帰定義によって特徴付けられます。一部の構成子は、概念の積または結合、概念の和または選言、概念の否定または補、普遍的制限、存在制限など、一階述語論理(FOL)の論理構成子に関連しています。その他の構成子には、逆、推移性、機能性 などの役割の制限を含め、FOL に対応する構成がありません。

C と D を概念、a と b を個体、R を役割とします。

a が b と R 関連している場合、b は a の R 後継者と呼ばれます。

原型的なDL属性概念言語（）は、1991年にマンフレッド・シュミット＝シャウスとゲルト・スモルカによって導入され、より表現力豊かな多くのDLの基礎となっている。^{[5]以下の定義は、バーダーら[5]}の扱いに従っている。${\displaystyle {\mathcal {ALC}}}$

、を それぞれ概念名（原子概念とも呼ばれる）、役割名、個体名（個体、名詞、オブジェクトとも呼ばれる）の集合とします。このとき、順序付けられた 3 つ組（、、 ）がシグネチャとなります。 ${\displaystyle N_{C}}$${\displaystyle N_{R}}$${\displaystyle N_{O}}$${\displaystyle N_{C}}$${\displaystyle N_{R}}$${\displaystyle N_{O}}$

概念の集合は次のような最小の集合です。 ${\displaystyle {\mathcal {ALC}}}$

• 概念は次のとおりです。
  • ${\displaystyle \top}$（上は概念です）
  • ${\displaystyle \bot}$（下は概念図です）
  • あらゆる（すべての原子概念は概念である）${\displaystyle A\in N_{C}}$
• および が概念である場合、以下は概念です。 ${\displaystyle C}$${\displaystyle D}$${\displaystyle R\in N_{R}}$
  • ${\displaystyle C\sqcap D}$（2つの概念の交差点が概念である）
  • ${\displaystyle C\sqcup D}$（2つの概念の結合が概念である）
  • ${\displaystyle \neg C}$（概念の補語は概念である）
  • ${\displaystyle \forall RC}$（役割による概念の普遍的な制限が概念である）
  • ${\displaystyle \exists RC}$（役割による概念の存在的制限は概念である）

一般概念包含(GCI) は、と が概念である形式です。および の場合はと記述します。TBoxは、 GCI の任意の有限集合です。 ${\displaystyle C\sqsubseteq D}$${\displaystyle C}$${\displaystyle D}$${\displaystyle C\equiv D}$${\displaystyle C\sqsubseteq D}$${\displaystyle D\sqsubseteq C}$

• 概念アサーションは、という形式のステートメントです。ここで 、 C は概念です。${\displaystyle a:C}$${\displaystyle a\in N_{O}}$
• ロールアサーションは、という形式のステートメントです。ここで 、 R はロールです。${\displaystyle (a,b):R}$${\displaystyle a,b\in N_{O}}$

ABoxは、アサーション公理の有限集合です。

ナレッジベース(KB) は、 TBoxとABoxの順序付きペアです。 ${\displaystyle ({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})}$ ${\displaystyle {\mathcal {T}}}$ ${\displaystyle {\mathcal {A}}}$

記述ロジックのセマンティクスは、概念を個体の集合として解釈し、役割を個体の順序付きペアの集合として解釈することによって定義されます。これらの個体は、通常、特定のドメインから想定されます。非アトミックな概念と役割のセマンティクスは、アトミックな概念と役割の観点から定義されます。これは、構文に似た再帰的な定義を使用して行われます。

^{以下の定義はBaaderら[5]}の扱いに従っている。

署名に関する用語の解釈 は、 ${\displaystyle {\mathcal {I}}=(\Delta ^{\mathcal {I}},\cdot ^{\mathcal {I}})}$ ${\displaystyle (N_{C},N_{R},N_{O})}$

• ドメインと呼ばれる空でない集合${\displaystyle \Delta ^{\mathcal {I}}}$
• 以下をマッピングする解釈 関数: ${\displaystyle \cdot ^{\mathcal {I}}}$
  • あらゆる個人 を要素に${\displaystyle a}$${\displaystyle a^{\mathcal {I}}\in \Delta ^{\mathcal {I}}}$
  • あらゆる概念をサブセットに${\displaystyle \Delta ^{\mathcal {I}}}$
  • すべての役割名をサブセットに${\displaystyle \Delta ^{\mathcal {I}}\times \Delta ^{\mathcal {I}}}$

そのような

• ${\displaystyle \top ^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}}$
• ${\displaystyle \bot ^{\mathcal {I}}=\emptyset }$
• ${\displaystyle (C\sqcup D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cup D^{\mathcal {I}}}$ （和は分離を意味します）
• ${\displaystyle (C\sqcap D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cap D^{\mathcal {I}}}$ （交差点は接続を意味します）
• ${\displaystyle (\neg C)^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}\setminus C^{\mathcal {I}}}$ （補語は否定を意味します）
• ${\displaystyle (\forall R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}|{\text{for}}\;{\text{every}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{implies}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}}$
• ${\displaystyle (\exists R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}|{\text{there}}\;{\text{exists}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{and}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}}$

（Iが成り立つと読みます）を以下のように 定義します${\displaystyle {\mathcal {I}}\models }$

• ${\displaystyle {\mathcal {I}}\models C\sqsubseteq D}$もし、もし、${\displaystyle C^{\mathcal {I}}\subseteq D^{\mathcal {I}}}$
• ${\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}}$全ての${\displaystyle {\mathcal {I}}\models \Phi }$${\displaystyle \Phi \in {\mathcal {T}}}$

• ${\displaystyle {\mathcal {I}}\models a:C}$もし、もし、${\displaystyle a^{\mathcal {I}}\in C^{\mathcal {I}}}$
• ${\displaystyle {\mathcal {I}}\models (a,b):R}$もし、もし、${\displaystyle (a^{\mathcal {I}},b^{\mathcal {I}})\in R^{\mathcal {I}}}$
• ${\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}}$全ての${\displaystyle {\mathcal {I}}\models \phi }$${\displaystyle \phi \in {\mathcal {A}}}$

知識ベースを作り ましょう。${\displaystyle {\mathcal {K}}=({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})}$

• ${\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {K}}}$かつ、かつ、かつの場合に限り${\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}}$${\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}}$

概念を形式的に記述する機能に加えて、概念セットの記述を使用して、記述された概念やインスタンスに関する質問をすることもできます。最も一般的な決定問題は、インスタンスチェック(特定のインスタンス (ABox のメンバー) は特定の概念のメンバーであるか) や関係チェック(2 つのインスタンス間に関係/役割が保持されているか、つまり、a はプロパティbを持っているか) などの基本的なデータベース クエリのような質問と、包含(概念は別の概念のサブセットであるか) や概念の一貫性(定義または定義のチェーンに矛盾がないか) などのよりグローバルなデータベースの質問です。ロジックに含める演算子が多くなるほど、また TBox が複雑になるほど (サイクルがあり、非アトミック概念が互いを含むことができる)、通常、これらの問題の計算の複雑度が高くなります (例については、記述ロジック複雑度ナビゲーターを参照してください)。

多くの DL は一階述語論理(FOL) ^[5]の決定可能な フラグメントであり、通常は2 変数論理または保護論理のフラグメントです。さらに、一部の DL には FOL でカバーされていない機能があります。これには、具体的なドメイン( hasAgeやhasNameなどの役割の範囲として使用できる整数や文字列など) や、その役割の推移閉包に対する役割の演算子が含まれます。^[5]

ファジー記述論理は、ファジー論理と DL を組み合わせたものです。インテリジェント システムに必要な多くの概念には、明確に定義された境界や正確に定義されたメンバーシップの基準がないため、あいまいさや不正確さの概念に対処するにはファジー論理が必要です。これは、不正確であいまいな概念に対処するための記述論理の一般化の動機となります。

記述論理は様相論理（ML）と関連しているが、独立して開発されている。 ^[5]多くのDL（ただしすべてではない）はMLの構文上の変種である。^[5]

一般に、オブジェクトは可能世界に対応し、概念は様相命題に対応し、役割制限量指定子はその役割をアクセス可能性関係とする様相演算子に対応します。

役割に対する操作（合成、反転など）は動的論理で使用される様相操作に対応する。^[17]

時間記述論理は時間に依存する概念を表現し、それについての推論を可能にするものであり、この問題に対するさまざまなアプローチが存在します。^[18]たとえば、記述論理は線形時相論理などの様相 時相論理と組み合わせることができます。

• 形式概念分析
• 格子（順序）
• 形式意味論（自然言語）
• セマンティックパラメータ化
• セマンティック推論

• F. Baader、D. Calvanese、DL McGuinness、D. Nardi、PF Patel-Schneider:記述論理ハンドブック: 理論、実装、アプリケーション。ケンブリッジ大学出版局、ケンブリッジ、英国、2003 年。ISBN 0-521-78176-0 
• Ian Horrocks、Ulrike Sattler: SHOQ(D) 記述ロジックにおけるオントロジー推論、 第 17 回国際人工知能合同会議の議事録、2001 年。
• D. Fensel、F. van Harmelen、I. Horrocks、D. McGuinness、PF Patel-Schneider：「OIL：セマンティックWebのオントロジーインフラストラクチャ」IEEE Intelligent Systems、16(2):38-45、2001年。
• Ian Horrocks および Peter F. Patel-Schneider: DAML+OIL の生成。2001年記述論理ワークショップ (DL 2001) の議事録、CEUR <http://ceur-ws.org/> の第 49 巻、30 ～ 35 ページ、2001 年。
• Ian Horrocks、Peter F. Patel-Schneider、Frank van Harmelen: SHIQ と RDF から OWL へ: Web オントロジー言語の作成。Journal of Web Semantics、1(1):7-26、2003 年。
• Bernardo Cuenca Grau、Ian Horrocks、Boris Motik、Bijan Parsia、Peter Patel-Schneider、Ulrike Sattler: OWL 2: OWL の次のステップ。Journal of Web Semantics、6(4):309–322、2008 年 11 月。
• Franz Baader、Ian Horrocks、Ulrike Sattler: 第 3 章 記述ロジック。Frank van Harmelen、Vladimir Lifschitz、Bruce Porter 編『Handbook of Knowledge Representation』。Elsevier、2007 年。
• Alessandro Artale と Enrico Franconi: 時間記述論理。人工知能における時間的推論ハンドブック、2005 年。
• Web オントロジー (WebONT) ワーキング グループ憲章。W3C、2003
• World Wide Web Consortium が RDF および OWL 勧告を発行。プレス リリース。W3C、2004 年。
• OWL ワーキンググループ憲章。W3C、2007 年。
• OWL 2 は知識の Web とデータの Web を接続します。プレス リリース。W3C、2009 年。
• Markus Krötzsch、František Simančík、Ian Horrocks : 記述論理入門。CoRR arXiv :1201.4089。2012。形式論理の知識のない読者のための最初の入門書。
• Sebastian Rudolph: 記述ロジックの基礎。Reasoning Web: Semantic Technologies for the Web of Data、第 7 回国際サマー スクール、Lecture Notes in Computer Scienceの第 6848 巻、76 ～ 136 ページ。Springer、2011 年。(springerlink)モデリングと形式意味論に焦点を当てた入門テキスト。スライドもあります。
• Jens Lehmann : DL-Learner: 記述ロジックにおける概念の学習、Journal of Machine Learning Research、2009 年。
• Stefan Heindorf、Lukas Blübaum、Nick Düsterhus、Till Werner、Varun Nandkumar Golani、Caglar Demir、Axel-Cyrille Ngonga Ngomo。Evolearner: 進化的アルゴリズムによる記述ロジックの学習。ACM Web Conference 2022 の議事録、pp. 818-828。2022 年。
• Franz Baader : 記述ロジック。Reasoning Web: Semantic Technologies for Information Systems、第 5 回国際サマー スクール、 Lecture Notes in Computer Science の第 5689 巻、1 ～ 39 ページ。Springer、2009 年。(springerlink)推論と言語設計に重点を置いた入門書で、歴史的概要も詳しく解説されています。
• Enrico Franconi: 記述論理入門。コース教材。イタリア、ボルツァーノ自由大学、コンピュータサイエンス学部、2002 年。講義スライドと多くの文献ポインター、やや古い。
• Ian Horrocks : オントロジーとセマンティック Web。Communications of the ACM、51(12):58-67、2008 年 12 月。セマンティック Web テクノロジにおける知識表現の概要。

• 説明 Logic Complexity Navigator、コンピュータサイエンス学部のEvgeny Zolin が管理しています
• マンチェスター大学における OWL 研究の推論者リスト
• 説明ロジックワークショップ、コミュニティに関する情報収集とワークショップ議事録のアーカイブのホームページ

OWL と DL を扱う セマンティック推論エンジンがいくつかあります。以下は最も人気のあるものの一部です。

• CEL はオープンソースの LISP ベースの推論エンジン (Apache 2.0 ライセンス) です。
• Cerebra Engine は、2006 年に webMethods によって買収された商用の C++ ベースの推論エンジンです。
• FaCT++ は、無料のオープンソース C++ ベースの推論エンジンです。
• KAON2 は、OWL オントロジーの高速な推論サポートを提供する、無料 (非商用) の Java ベースの推論エンジンです。
• MSPASS は、多数の DL モデルに対応した無料のオープンソース C 推論エンジンです。
• Pellet は、デュアルライセンス (AGPL と独自ライセンス) の商用 Java ベースの推論エンジンです。
• Racer Systems の RacerPro は、商用 (無料試用版と研究ライセンスが利用可能) の Lisp ベースの推論エンジンでした。現在、BSD 3 ライセンスを使用するリューベック大学の元の開発者による RACER のオープン ソース バージョンと、Franz Inc. による RacerPro という商用バージョンの両方が存在しています。
• Sim-DL は、言語 ALCHQ 用の無料のオープンソース Java ベースの推論エンジンです。概念間の類似性測定機能も提供します。この機能にアクセスするには、Protégé プラグインを使用できます。
• HermiT は、「ハイパータブロー」計算に基づいたオープンソースの推論システムです。オックスフォード大学によって開発されました。
• Owlready2 は、 Pythonでのオントロジー指向プログラミング用のパッケージです。OWL 2.0 オントロジーを Python オブジェクトとして読み込み、変更、保存し、HermiT (付属) を介して推論を実行できます。Owlready2 は、OWL オントロジーへの透過的なアクセスを可能にします (通常の Java ベースの API とは異なります)。
• OWLAPY。OWLAPY は、OWL オントロジーの作成、操作、推論を行うためのオープンソースの Python フレームワークです。効率的で軽量な推論を行うための組み込みの StructuralReasoner と、HermiT、Pellet、JFact、Openllet などのよく知られた Java ベースの推論エンジンのラッパーが含まれています。

• Protégé は、無料のオープンソース オントロジー エディターおよび知識ベースフレームワークであり、一貫性チェックのバックエンドとして DIG インターフェースを提供する DL 推論エンジンを使用できます。
• GitHub上の SWOOP は、標準のWeb ブラウザを基本的な UIパラダイムとして採用するOWLブラウザ/エディタです。

• SourceForgeの DIG インターフェースは、DL 実装グループ (DIG) によって開発された DL システムへの標準化された XML インターフェースです。
• SourceForgeの OWL API は、セマンティック Webオントロジーを表すために使用される、Web オントロジー言語のJavaインターフェイスおよび実装です。
• GitHub上の OWLAPY は、セマンティック Webオントロジーを表すために使用される、Web オントロジー言語のPythonインターフェースおよび実装です。