説明ロジック

記述論理( DL ) は、形式的な知識表現言語のファミリーです。多くの記述論理は、命題論理よりも表現力に優れていますが、一階述語論理よりは表現力に劣ります。後者とは対照的に、記述論理の中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、実装されています。記述論理には、一般記述論理、空間記述論理、時間記述論理、時空間記述論理、ファジー記述論理があり、それぞれの記述論理は、異なる数学的コンストラクタ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ります。^{[ 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 (用語知識として知られる) を記述し、推論するために使用されます。DL は、オントロジーとセマンティック Web 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 の主な応用分野は、生物医学情報学であり、生物医学知識のコード化を支援します。^{[ 2 ]} DL と OWL は、防衛、気候モデリング、大規模な産業知識グラフなど、他のドメインにも適用されています。^{[ 3 ]}^{[ 4 ]}

導入

ディープラーニングは、概念、役割、個人、およびそれらの関係性をモデル化します。

DLの基本的なモデリング概念は、役割や概念を関連付ける論理ステートメントである公理です。 ^{[ 5 ]}これは、フレーム仕様がクラスを宣言し完全に定義するフレームパラダイムとの重要な違いです。 ^[⁵^]

命名法

FOLおよびOWLと比較した用語

記述論理コミュニティは、操作的に同等の概念に対して、一階述語論理（FOL）コミュニティとは異なる用語を使用します。以下にいくつかの例を示します。Webオントロジー言語（OWL）もまた異なる用語を使用しており、これも以下の表に示されています。

命名規則

記述論理には多くの種類があり、許容される演算子を大まかに記述する非公式な命名規則が存在する。表現力は、以下の基本論理のいずれかで始まる論理のラベルに符号化される。

以下のいずれかの拡張子が続きます。

例外

この慣例に厳密には当てはまらない、代表的なデータリンクの例をいくつか挙げます。

例

例えば、 ${\mathcal {ALC}}$ これは、他の種類の論理体系との比較を行うための、中心的に重要な記述論理である。 ${\mathcal {ALC}}$ 単に $\displaystyle {\mathcal {AL}}}$ 原子概念だけでなく、あらゆる概念の補数も許容される。 ${\mathcal {ALC}}$ 同等の ${\mathcal {ALUE}}$ 。

さらに別の例として、記述ロジック ${\mathcal {SHIQ}}$ 論理は ${\mathcal {ALC}}$ さらに、拡張された基数制限、推移的役割、逆役割も含まれる。命名規則は純粋に体系的ではないため、論理は ${\mathcal {ALCOIN}}$ 次のように呼ばれるかもしれない ${\mathcal {ALCNIO}}$ また、可能な限り他の略語も使用します。

Protégéオントロジーエディタは以下をサポートします $\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}$ 3つの主要な生物医学情報学用語ベース、SNOMED CT、GALEN、およびGOは、 $\displaystyle {\mathcal {EL}}}$ （追加の役割特性を含む）

OWL 2 は、 ${\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}$ OWL-DLは、 $\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}$ OWL-Liteの場合は、 ${\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}$ 。

歴史

記述論理は1980年代に現在の名称が付けられました。それ以前は（時系列順に）用語体系、概念言語などと呼ばれていました。

知識表現

フレームや意味ネットワークには形式的（論理に基づく）意味論が欠けている。^{[ 8 ]} DLは、この欠点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。 ^{[ 8 ]}

最初のDLベースの知識表現システムはKL-ONE（Ronald J. BrachmanとSchmolzeによる、1985年）でした。80年代には、構造的包含アルゴリズム^{[ 8 ]}を使用した他の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）などが含まれます。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）推論を行うDLを特徴としていました。^{[ 8 ]}

1990年代初頭、タブローベースの新しい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上での効率的な推論が可能になった。^{[ 8 ]}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、最悪の場合の複雑さが多項式ではなくなったにもかかわらず、典型的な推論問題で許容できる推論性能を示している。^{[ 8 ]}

1990年代半ばから、非常に表現力の高いDLで優れた実用的性能を持ち、最悪ケースの複雑度が高い推論エンジンが開発されました。^{[ 8 ]}この時期の例としては、FaCT、^{[ 9 ]} RACER（2001）、CEL（2005）、KAON 2（2005）などがあります。

^{FaCT、FaCT++、 [ 9 ]} RACER、DLP、Pellet、^{[ 10 ]}などのDL推論エンジンは、分析タブロー法を実装しています。KAON2は、SHIQ(D)知識ベースを分離型データログプログラムに変換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

セマンティックWeb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レイヤー（OIL）オントロジー言語は、DLの構文的変種と見なすことができる。 ^[¹¹^]特に、OILの形式的意味論と推論は、 ${\mathcal {SHIQ}}$ DL。^{[ 12 ]} DAML +OIL DLは^{[ 13 ]}への提出物として開発され、 World Wide Web Consortium (W3C) Web Ontology Working Groupの出発点となった。^{[ 14 ]} 2004年、Web Ontology Working GroupはOWL ^{[ 15 ]}勧告を発行して作業を完了した。OWLの設計は、 ${\mathcal {SH}}$ OWL DLとOWL Liteに基づくDLファミリー^{[ 16 ]} $\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}$ そして ${\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}$ それぞれ。^{[ 16 ]}

W3C OWLワーキンググループは2007年にOWLの改良と拡張に着手した。^{[ 17 ]} 2009年にはOWL2勧告の発行によりこの作業が完了した。^{[ 18 ]} OWL2は記述ロジックに基づいている。 ${\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}$ ^{[ 19 ]}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明らかになった。^{[ 5 ]}

モデリング

TBox対Abox

言語学習では、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。一般的に、TBoxには概念階層（つまり、概念間の関係）を記述する文が含まれ、ABoxには階層内の各要素がどこに属するかを示す基本文（つまり、要素と概念間の関係）が含まれます。例えば、次の文が挙げられます。

TBox に属する一方、次のステートメントは次のようになります。

ABoxに収まる。

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」の文が一階述語論理 (ほとんどの DL を包含する) で異なる扱いを受けないのと同じ意味です。一階述語論理に翻訳すると、( 1 ) のような包含公理は、変数のみを含む単項述語(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 (「基底」値) のみを含む文よりも優位であったり特別であったりするものではありません。

TboxとAboxを導入する動機

では、なぜこのような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の意思決定手順を記述および定式化する際に、この分離が役立つからです。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一方にのみ関連し、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）。別の例として、TBoxの複雑さは、ABoxとは無関係に、特定のDLに対する特定の意思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ります。したがって、知識ベースの特定の部分について議論する方法があると便利です。

第二の理由は、知識ベースモデラーの視点から見て、この区別が理にかなっているからです。世界における用語／概念の認識（TBox のクラス公理）と、それらの用語／概念の具体的な表現（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、企業内の階層構造はどの支店でも同じですが、従業員への割り当ては各部署で異なる場合（そこには他の従業員がいるため）、同じ ABox を使用しない異なる支店で TBox を再利用することは理にかなっています。

記述論理には、他のほとんどのデータ記述形式には見られない2つの特徴があります。それは、一意名前仮定（UNA）や閉世界仮定（CWA）を持たないことです。UNAを持たないということは、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を持たない、あるいはむしろ開世界仮定（OWA）を持つということは、ある事実を知らないことが、その事実の否定を知っていることを直ちに意味しないことを意味します。

正式な説明

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有効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、記述論理にはいくつかのよく知られた構文の変種が存在する可能性があります。^{[ 11 ]}

構文

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コンストラクタが記述された再帰的な定義によって特徴付けられます。一部のコンストラクタは、概念の積集合または連言、概念の和集合または選言、概念の否定または補集合、全称制約および存在制約など、一階述語論理（FOL）の論理コンストラクタに関連しています。その他のコンストラクタは、例えば逆、推移性、機能性などの役割に関する制約を含め、FOLには対応する構造がありません。

表記法

CとDを概念、aとbを個体、Rを役割とする。

aがbとR関係にある場合、bはaのR後継者と呼ばれる。

説明ロジックALC

補語を持つ典型的なDL属性概念言語（ ${\mathcal {ALC}}$ は 1991 年に Manfred Schmidt-Schauß と Gert Smolka によって導入され、より表現力豊かな多くの DL の基礎となっています。^{[ 8 ]以下の定義は Baader ら}^[⁸^]の扱いに従います。

させて $N_{C}$ 、 $N_{R}$ そして $N_{O}$ それぞれ、概念名（原子概念とも呼ばれる）、役割名、および個体名（個体、名詞、またはオブジェクトとも呼ばれる）の集合である。次に、順序付きトリプル（ $N_{C}$ 、 $N_{R}$ 、 $N_{O}$ ) は署名です。

概念

セット ${\mathcal {ALC}}$ 概念とは、以下の条件を満たす最小の集合である。

以下は概念です。
- $\top$ （トップは概念です）
- $\bot$ （ボトムは概念です）
- 毎 $A\in N_{C}$ （すべての原子概念は概念である）
もし $C$ $C$ そして $D$ $D$ 概念と $R\in N_{R}$ $R\in N_{R}$ すると、以下の概念が成り立ちます。
- $C\sqcap D$ （2つの概念の交点は概念である）
- $C\sqcup D$ （2つの概念の結合は概念である）
- $\neg C$ （概念の補集合は概念である）
- $\forall RC$ （概念を役割によって普遍的に制限することも概念である）
- $\exists RC$ （役割による概念の存在制約は概念である）

用語の公理

一般概念包含（GCI）は次の形式をとる。 $C\sqsubseteq D$ どこ $C$ そして $D$ 概念です。 $C\equiv D$ いつ $C\sqsubseteq D$ そして $D\sqsubseteq C$ TBoxとは、GCIの任意の有限集合のことである。

主張公理

概念表明は、次の形式の記述である。 $a:C$ どこ $a\in N_{O}$ そしてCは概念である。
役割表明は、次の形式の声明です。 $(a,b):R$ どこ $a,b\in N_{O}$ そしてRは役割です。

ABoxとは、有限個の主張公理の集合である。

知識ベース

知識ベース（KB）は順序対です $({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})$ TBox用 ${\mathcal {T}}$ およびABox ${\mathcal {A}}$ 。

意味論

記述論理のセマンティクスは、概念を個体の集合、役割を個体の順序対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。非原子概念および役割のセマンティクスは、原子概念および役割を用いて定義されます。これは、構文と同様の再帰的な定義を用いることによって行われます。

説明ロジックALC

^{以下の定義は、Baader et al. [}⁸^]の扱いに従っています。

用語解釈 ${\mathcal {I}}=(\Delta ^{\mathcal {I}},\cdot ^{\mathcal {I}})$ 署名の上に $(N_{C},N_{R},N_{O})$ 構成する

空でない集合 $\Delta ^{\mathcal {I}}$ ドメインと呼ばれる
解釈機能 $\cdot ^{\mathcal {I}}$ $\displaystyle \cdot ^{\mathcal {I}}}$ 地図：
- すべての個人 $a$ 要素へ $a^{\mathcal {I}}\in \Delta ^{\mathcal {I}}$
- すべての概念をサブセットに $\Delta ^{\mathcal {I}}$
- すべてのロール名をサブセットに $\Delta ^{\mathcal {I}}\times \Delta ^{\mathcal {I}}$

そのため

$\top ^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}$
$\bot ^{\mathcal {I}}=\emptyset$
$(C\sqcup D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cup D^{\mathcal {I}}$ （和集合は選言を意味する）
$(C\sqcap D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cap D^{\mathcal {I}}$ （交差とは接続詞を意味する）
$(\neg C)^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}\setminus C^{\mathcal {I}}$ （補語とは否定を意味する）
$(\forall R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}\mid {\text{for}}\;{\text{every}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{implies}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}$
$(\exists R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}\mid {\text{there}}\;{\text{exists}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{and}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}$

定義する ${\mathcal {I}}\models$ （I holds と読みます）以下のように

TBox

${\mathcal {I}}\models C\sqsubseteq D$ かつその場合に限り $C^{\mathcal {I}}\subseteq D^{\mathcal {I}}$
${\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}$ かつその場合に限り ${\mathcal {I}}\models \Phi$ すべての $\Phi \in {\mathcal {T}}$

Aボックス

${\mathcal {I}}\models a:C$ かつその場合に限り $a^{\mathcal {I}}\in C^{\mathcal {I}}$
${\mathcal {I}}\models (a,b):R$ かつその場合に限り $(a^{\mathcal {I}},b^{\mathcal {I}})\in R^{\mathcal {I}}$
${\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}$ かつその場合に限り ${\mathcal {I}}\models \phi$ すべての $\phi \in {\mathcal {A}}$

知識ベース

させて ${\mathcal {K}}=({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})$ 知識ベースとなる。

${\mathcal {I}}\models {\mathcal {K}}$ かつその場合に限り ${\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}$ そして ${\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}$

推論

意思決定問題

概念を形式的に記述する能力に加えて、一連の概念の記述を利用して、記述された概念やインスタンスについて質問することも望ましい。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）が特定の概念のメンバーであるかどうか）や関係チェック（2 つのインスタンス間で関係/役割が成立するかどうか、つまり、a がプロパティbを持つかどうか）といった基本的なデータベースクエリのような質問と、包含関係（ある概念が別の概念のサブセットであるかどうか）や概念の一貫性（定義または定義の連鎖に矛盾がないかどうか）といったよりグローバルなデータベースの質問である。論理に含める演算子の数が増え、TBox が複雑になるほど（サイクルを持ち、非原子概念が互いに包含できるようにするほど）、通常、これらの問題の計算複雑度は高くなる（例については、記述論理複雑度ナビゲーターを参照）。

他のロジックとの関係

一階述語論理

多くのDLは、一階述語論理（FOL）^[⁸^]の決定可能な断片であり、通常は2変数論理またはガード付き論理の断片です。さらに、一部のDLにはFOLでは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のための役割に対する演算子が含まれます。^[⁸^]

ファジー記述論理

ファジー記述論理は、ファジー論理と記述論理（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概念の多くは、明確な境界や正確なメンバーシップ基準を持たないため、曖昧さや不正確さを扱うにはファジー論理が必要となります。これが、不正確で曖昧な概念を扱うための記述論理の一般化の動機となります。

モーダルロジック

記述論理は様相論理（ML）と関連しているが、独立して発展してきた。 ^{[ 8 ]}記述論理の多くは、すべてではないが、MLの構文的変種である。^{[ 8 ]}

一般的に、対象は可能世界に対応し、概念は様相命題に対応し、役割限定量化子は、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する。

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します。^{[ 20 ]}

例

時間記述論理

時間記述論理は、時間依存概念を表現し、それについて推論すること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する。^{[ 21 ]}例えば、記述論理は、線形時間論理などの様相時間論理と組み合わせることができる。

参考文献

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さらに読む

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、応用』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)記述論理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議事録、2001年。
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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構築。Journal of Web Semantics、1(1):7-26、2003年。
Bernardo Cuenca Grau、Ian Horrocks、Boris Motik、Bijan Parsia、Peter Patel-Schneider、および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章記述論理。Frank van Harmelen、Vladimir Lifschitz、Bruce Porter 編『知識表現ハンドブック』所収。Elsevier、2007年。
アレッサンドロ・アルターレとエンリコ・フランコーニ：「時間記述論理」。『人工知能における時間推論ハンドブック』、2005年。
ウェブオントロジー（WebONT）ワーキンググループ憲章。W3C、2003年
World Wide Web ConsortiumがRDFおよびOWLに関する勧告を発表。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は知識のウェブとデータのウェブを繋ぐ。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年。形式論理の知識がない読者向けの入門書。
Sebastian Rudolph :記述論理の基礎。第 7 回国際サマースクール「Reasoning Web: Semantic Technologies for the Web of Data」、Lecture Notes in Computer Science 、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: 記述論理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、およびAxel-Cyrille Ngonga Ngomo。「Evolearner: 進化アルゴリズムによる記述論理の学習」。ACM Web Conference 2022 論文集、pp. 818-828。2022年。
Franz Baader : Description Logics . In Reasoning Web: Semantic Technologies for Information Systems, 5th International Summer School, volume 5689 of Lecture Notes in Computer Science, pages 1–39. Springer, 2009. ( springerlink )推論と言語設計に焦点を当てた入門テキストと、詳細な歴史的概観。
エンリコ・フランコーニ：記述論理入門。講義資料。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。講義スライドと多数の参考文献へのリンクが含まれていますが、やや古い情報が含まれています。
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技術における知識表現の概要。

外部リンク

説明：論理複雑性ナビゲーター（コンピュータサイエンス学科のエフゲニー・ゾリン氏が管理）
マンチェスター大学におけるOWL研究の推論エンジン一覧
説明論理ワークショップのホームページ。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を掲載しています。

推論者

OWLとDLを扱う意味論的推論エンジンはいくつか存在します。以下は、その中でも特に人気のあるものです。

CELはオープンソースのLISPベースの推論エンジンです（Apache 2.0ライセンス）。
Cerebra Engineは、C++ベースの商用推論エンジンであり、2006年にwebMethods社に買収された。
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、非商用利用に限り無料のJavaベースの推論エンジンであり、OWLオントロジーに対する高速な推論サポートを提供します。
MSPASSは、多数の深層学習モデルに対応した、無料のオープンソースC言語推論エンジンです。
Pelletは、デュアルライセンス（AGPLと独自ライセンス）の商用Javaベース推論エンジンです。
Racer Systems社のRacerProは、商用（無料トライアル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が、現在では、リューベック大学のオリジナル開発者によるBSD 3ライセンスを使用したオープンソース版のRACERと、Franz Inc.によるRacerProという名称の商用版の両方が存在します。
Sim-DLは、ALCHQ言語に対応した無料のオープンソースJavaベース推論エンジンです。概念間の類似度を測定する機能も備えています。この機能を利用するには、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エンジンです。オックスフォード大学によって開発されました。
Owlready2は、 Pythonでオントロジー指向プログラミングを行うためのパッケージです。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、そしてHermiT（同梱）による推論を実行できます。Owlready2は、（通常のJavaベースのAPIとは異なり）OWLオントロジーへの透過的なアクセスを可能にします。
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実現する組み込みの構造推論エンジンと、HermiT、Pellet、JFact、Openlletといった有名なJavaベースの推論エンジンのラッパーが含まれています。

編集者

Protégéは、無料のオープンソースのオントロジーエディタ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 Interfaceを提供するDL推論エンジンを使用できます。
SWOOPはGitHub上で公開されているOWLブラウザ/エディタで、標準的なWebブラウザを基本的なUIパラダイムとして採用しています。

インターフェース

DIG Interface on SourceForge は、 DL Implementation Group (DIG)によって開発された、DL システム用の標準化された XML インターフェースです。
SourceForge上のOWL APIは、セマンティックWebオントロジーを表現するために使用されるWebオントロジー言語の Javaインターフェースおよび実装です。
OWLAPYはGitHub上で公開されている、Webオントロジー言語（セマンティックWebオントロジーを表現するために使用される）のPythonインターフェースおよび実装です。

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導入

命名法

FOLおよびOWLと比較した用語

命名規則

例外

例

歴史

知識表現

セマンティックウェブ

モデリング

TBox対Abox

TboxとAboxを導入する動機

正式な説明

構文

表記法

説明ロジックALC

概念

用語の公理

主張公理

知識ベース

意味論

説明ロジックALC

TBox

Aボックス

知識ベース

推論

意思決定問題

他のロジックとの関係

一階述語論理

ファジー記述論理

モーダルロジック

例

時間記述論理

関連項目

参考文献

さらに読む

外部リンク

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編集者

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知識表現

命題論理

一階述語論理