Выпуск №6 (Июнь) / Выпуски журнала за 2016 год / Публикации журналов Издательского дома "Интернаука" / Internauka

Семантичний різонер - частина програмного забезпечення, що здатна виводити логічні висновки з набору вибраних фактів та аксіом, а також надає можливість автоматичної підтримки таких завдань як: класифікація, налагодження, формування запитів. Правила виведення зазвичай задаються засобами мови онтологій, і часто засобами мов описової логіки [1, с. 115]. При проектуванні дуже великих онтологій (понад декілька тисяч класів) без різонера дуже важко обслуговувати великі, складні онтології і зберігати в коректному, належному вигляді.

Серед основних задач різонерів можна виділити такі: проводити класифікацію і виводити ієрархію класів, перевіряти консистентність онтології, визначати тип індивіда - належність до певного класу, визначати класи, що не перетинаються з заданим класом, визначати підкласи вибраних класів.

Перейдемо до алгоритмів, на базі яких найчастіше будується логіка різонерів.

Пряме виведення (forward chaining) є одним з двох основних методів логічного виведення. Алгоритм починається з формування ланцюжка з наявними даними і використовує правила виведення для вилучення більшої кількості даних (від кінцевого користувача, наприклад), поки мета не буде досягнута. У системах з прямим виведенням за відомимми фактами відшукується факт, який з них випливає. Якщо такий факт вдається знайти, то він записується в базу фактів. Пряме виведення називають також виведенням, керованим даними або виведенням, керованим посиланнями правил.

Зворотний вивід (або зворотне міркування) - це метод отримання висновку, який працює в зворотному напрямку від мети. Він використовується в автоматичному доведенні теорем, машинному виведенні та інших напрямках штучного інтелекту [2, c. 146-147].

Цілям завжди відповідають висновки, у яких пізніше антецеденти розглядаються в якості нової мети. В кінцевому рахунку антецедентам повинні відповідати відомі факти (вони, як правило, визначаються як висновки, у яких завжди істинний антецедент). Таким чином, правилом виведення, яке використовується є modus ponens. Зворотний вивід часто використовується в експертних системах [3, c. 234-236].

Метод семантичних таблиць - це формальна роздільна процедура для формул логіки висловлювань і логіки предикатів, що дозволяє чисто синтаксичними засобами вирішувати семантичні проблеми формалізованих обчислень. Семантична таблиця - це дерево, вершинами якого є досліджувана формула і всі її підформули [4, c. 20-21]. Останні вершини кожної гілки - це обов'язково атоми, і такі вершини називаються листками. Семантична таблиця складного висловлювання К будується індуктивно, виходячи з семантичних таблиць підформул, що входять в висловлювання К. Кожній логічній зв'язці, що виконується у відповідній даній вершині-підформулі, зіставляється елементарна семантична таблиця у вигляді дерева, що розкриває логічну інтерпретацію зв'язки.

Алгоритм побудови гіпертаблиць базується на особливостях побудови аналітичних таблиць, але з використанням переваг головних ідей алгоритму гіпер-резолюцій [5, c. 106-107].

Оскільки метод є розширенням табличних методів, він забезпечує багату структуру для всього процесу виведення; важливі частини історії виведення зберігаються в таблиці і можуть бути використані для подальших логічних виведень [6, c. 7-8].

Було проаналізовано швидкодію трьох різонерів та якість виконання ними їх головних функцій.

Таблиця 1. Відповідність між різонерами та алгоритмами(складено автором на основі [7, c. 5])

Різонер	Алгоритм
Structural Reasoner	Прямого та зворотнього виводу
Pellet	Семантичних таблиць
Hermit	Гіпертаблиць

Було використано 6 тестових онтологій для оцінки роботи різонерів.

Таблиця 2. Тестові онтології(використані для тестування різонерів, наявні по відповідним посиланням у вільному доступі)

	IRI онтології
Тестова онтологія №1	http://ontology.dumontierlab.com/molecule-complex
Тестова онтологія №2	http://ontology.dumontierlab.com/unit-individuals
Тестова онтологія №3	http://ontology.dumontierlab.com/time-interval-primitive
Тестова онтологія №4	http://owl.man.ac.uk/2006/07/sssw/people.owl
Тестова онтологія №5	http://www.biopax.org/release/biopax-level1.owl
Тестова онтологія №6	http://ontology.dumontierlab.com/physics-complex-1.0.owl

Для всіх тестових онтологій найкоротший час виконання логічного виведення класової ієрархії, ієрархії властивостей даних та ієрархії властивостей об’єктів показав Pellet. Час отримання всіх всіх зв’язків «клас - підклас» онтології найкоротшим був для Structural різонера, але він для тестової онтології №4 виявив меншу кількість зв’язків, ніж Pellet та Hermit. Час отримання всіх зв’язків «клас – непересічний клас» найкоротшим також виявився для Structural, але кількість таких виявлених ним зв’язків у всіх шести випадках була меншою ніж у Pellet та Hermit. Серед останніх двох швидшим виявивився Pellet. Часу на те, щоб показати, що онтологія не має індивідуалів, найменше витратив Hermit, однак на вирахування їх кількості у екземплярних онтологіях менше часу витратив Structural, але він знову ж таки, зв’язків «індивідуал – клас» він нарахував менше, ніж Pellet чи Hermit. Перевірка онтології на консистентність найменше часу у п’яти випадках з шести зайняла у Hermit-а, лише один раз у Structural. Отже оптимальним варіантом для виведення логічних фактів на основі даного дослідження є Pellet – різонер, що реалізовує метод семантичних таблиць. Але перевірку на консистентність системи варто проводити, використовуючи Hermit.

Література:

Cornet R. Non-standard reasoning services for the debugging of description logic terminologies. / Cornet R., Schlobach S. - Gottlob, G., Walsh, T., eds.: IJCAI, Morgan Kaufmann , 2003. - 529 c.
Hayes-Roth F. - Building Expert Systems / Hayes-Roth F., Waterman D., Lenat D. - Addison-Wesley, 1983. – 254 c.
Kaczor K. Overview of Expert System Shells / Kaczor K., Szymon B., Grzegorz J. - Krakow, Poland: Institute of Automatics: AGH University of Science and Technology, Poland, 5 December 2010. – 334 c.
Бет Э. Математическая теория логического вывода / Бет Э. – М.: Наука, 1967. – 523 с.
Hähnle, R. Tableaux and Related Methods. Handbook of Automated Reasoning / Hähnle, R. – Volume I. Elsevier science, 2001. – 277 с.
Baumgartner P. Hyper Tableaux / Baumgartner P., Furbach U. - Niemela Universitat Koblenz Institut für Informatik Rheinau 1, 56075 Koblenz, Germany, 2013. – 18 с.
Gardiner Tom. Automated Benchmarking of Description Logic Reasoners / Gardiner Tom, Ian Horrocks, Dmitry Tsarkov. - Description Logics Workshop 2006. – 8 с.