發(fā)布時(shí)間：2018-05-23 21:42

  本文選題：不一致術(shù)語集 + 極小不可滿足保持子術(shù)語集�。� 參考：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：求解極小不可滿足保持子術(shù)語集(Mups)是不一致術(shù)語集調(diào)試的核心工作.在構(gòu)建術(shù)語集依賴關(guān)系圖模型基礎(chǔ)上,從概念之間的依賴關(guān)系角度出發(fā),定義語義依賴度、語義簇、依賴度分布3個(gè)指標(biāo)反映本體術(shù)語集的復(fù)雜程度;通過討論不可滿足概念數(shù)目、沖突公理集基數(shù)和沖突公理基數(shù)對Mups問題求解難易的影響,定義沖突公理集最大基數(shù)和沖突公理最大基數(shù)兩個(gè)指標(biāo)反映不一致本體術(shù)語集的數(shù)據(jù)復(fù)雜程度;基于這些復(fù)雜性指標(biāo),設(shè)計(jì)針對Mups問題的不一致本體數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)測試集(Mups Benchmark,MupsBen)來評測Pellet、Hermit、FaCT++、JFact和TrOWL這5種推理機(jī)在黑盒算法下求解Mups的性能.評測實(shí)驗(yàn)顯示,所定義的復(fù)雜度指標(biāo)能夠有效反映Mups求解問題的數(shù)據(jù)復(fù)雜程度.對于特定推理機(jī),其性能隨測試數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的增大而降低;對于不同推理機(jī),由于其內(nèi)在推理機(jī)制與優(yōu)化策略的差別,在不同復(fù)雜度指標(biāo)下表現(xiàn)出不同的性能差異.
[Abstract]:Solving minimal unsatisfiable retention subsets (Mups) is the core of inconsistent terminology set debugging. On the basis of constructing dependency graph model of terminology set, from the angle of dependency relation between concepts, three indexes, semantic dependency degree, semantic cluster and dependency degree distribution, are defined to reflect the complexity of ontology terminology set. By discussing the number of unsatisfiable concepts, the effects of conflict axiom set cardinality and conflict axiom cardinality on the difficulty of solving Mups problem, Defining the maximum cardinality of the conflicting axiom set and the maximum cardinality of the conflicting axiom reflect the data complexity of the inconsistent ontology terminology set; based on these complexity metrics, A standard test set of inconsistent ontology data for the Mups problem is designed to evaluate the performance of five inference machines (Pellet Hermitt FaCT JFact and TrOWL) for solving Mups under the black box algorithm. The evaluation results show that the defined complexity index can effectively reflect the data complexity of the Mups problem. For a specific inference engine, its performance decreases with the increase of the complexity of the structure of the test data. For different inference machines, due to the difference between their internal reasoning mechanisms and optimization strategies, the performance varies under different complexity indicators.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)符號計(jì)算與知識工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61133011,41172294,61170092,61272208) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃(201201011)資助~~
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1926482