Titelaufnahme

Titel
Answer-set programming for the semantic web / Roman Schindlauer
VerfasserSchindlauer, Roman
Begutachter / BegutachterinEiter, Thomas ; Leone, Nicola
Erschienen2006
UmfangXI, 166 S. : graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2007
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Semantic Web / Wissensrepräsentation / Logische Programmierung / Ontologien / Nichtmonotones Schliessen
Schlagwörter (EN)Semantic Web / Knowledge Representation / Logic Programming / Ontologies / Nonmonotonic Reasoning
Schlagwörter (GND)Semantic Web / Wissensrepräsentation / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Logische Programmierung / Nichtmonotones Schließen
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-18016 Persistent Identifier (URN)
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Answer-set programming for the semantic web [1.57 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Dissertation ist ein Beitrag zu aktuellen Forschungsbestrebungen Bereich des Semantic Web, speziell bezueglich der Moeglichkeiten, regelbasierte Schlussmethoden mit bereits im Einsatz befindlichen Wissensrepraesentationen zu kombinieren. Formalismen und Sprachen zur Darstellung von ontologischen Wissensbasen scheinen weitgehend akzeptiert zu sein, um Wissen im World Wide Web semantisch zu annotieren und damit maschinell verarbeitbar zu machen. Diese Ontologie-Sprachen sind jedoch nur von begrenzter Expressivitaet, wenn neues Wissen aus vorhandenem geschlossen werden soll. Diese Aufgabenestellung ist seit langem eine Domaene von logikbasierten Regelsprachen, die das Spezifizieren von Problemen auf intuitive Weise erlauben. Es ist allgemein anerkannt, dass zusaetzlich zu Ontologien ein ausdrucksstarker Regelformalismus fuer komplexes Schliessen innerhalb des Semantic Web unerlaesslich ist. Ontologie-Sprachen stammen urspruenglich von Beschreibungslogiken ab und sind ein Fragment der Praedikatenlogik erster Stufe. Dadurch unterscheiden sie sich wesentlich von der Semantik von logischen Programmiersprachen, wie z.B. Datalog und speziell von nichtmonotononen logischen Programmiersprachen.

Verschiedene Ansaetze wurden vorgeschlagen, um diese Diskrepanz zu ueberwinden und Beschreibungslogiken mit Regelsprachen zu kombinieren.

Answer-Set Programmierung (ASP) ist einer der bekanntesten und erfolgreichsten Vertreter aus der Familie der nichtmonotononen logischen Programmiersprachen. ASP erlaubt es, durch eine spezifische Interpretation der schwachen Negation mehrere Modelle zu einem logischen Programm - in diesem Zusammenhang auch als Kodierung eines Problems gesehen - zu generieren. Mehrere effiziente Inferenzmaschinen fuer ASP sind verfuegbar, wobei jede davon die Kernsprache von ASP mit eigenen Konstrukten erweitert.

Der erste Teil dieser Arbeit ist einer speziellen Kombination von logischer Programmierung unter der Answer-Set Semantik mit den Beschreibungslogiken SHIF(D) und SHOIN(D) gewidmet, die jeweils den Ontologiesprachen OWL Lite und OWL DL zugrunde liegen. Diese Kombination erlaubt sowohl das Aufsetzen von Regeln auf Ontologien, aber auch bis zu einem gewissen Grad das Aufsetzen von Ontologien auf Regeln.

Wir fuehren sogenannte description logic programs (dl-programs) ein, die aus einer Beschreibungslogik-Wissensbasis L und einer finiten Anzahl von description logic rules (dl-rules) P bestehen. Diese Regeln basieren auf herkoemmlichen Regeln in logischer Programmierung mit schwacher Negation, koennen zusaetzlich jedoch Abfragen von Informationen aus L in ihren Regelruempfen enthalten. Wir definieren Starke und Schwache Answer-Set Semantik, beide als Verallgemeinerung von Answer Sets herkoemmlicher normaler logischer Programme, basierend auf einer Reduktion auf die Semantik kleinster Modelle von positiven dl-Programmen bzw. der Answer-Set Semantik von gewoehnlichen logischen Programmen.

Weiters definieren wir eine Well-Founded Semantik fuer dl-Programme, basierend auf einer Verallgemeinerung des Begriffes des Unfounded Sets.

Wir zeigen, wie Modelle eines stratifizierten dl-Programms ueber endliche Fixpunkt-Iterationen zu berechnen sind. Darueber hinaus zeichnen wir ein praezises Bild der Komplexitaet der Entscheidbarkeit der Existenz von Answer-Sets eines dl-Programms. Wir praesentieren moegliche Anwendungen von dl-Programmen und stellen die Implementierung eines Prototyps zur Evaluierung von dl-Programmen vor.

Im zweiten Teil dieser Arbeit verallgemeinern wir diesen Ansatz zu sogenannten hex-Programmen, nichtmonotononen logischen Programmen unter der Answer-Set Semantik, die sowohl Higher-Order Atome als auch Externe Atome zur Verfuegung stellen. Higher-Order Atome ermoeglichen die Spezifikation von Meta-Regeln, waehrend Externe Atome eine Schnittstelle zum Austausch von Informationen mit externen Quellen von Wissen darstellen. Letzteres ist speziell im Hinblick auf das Semantic Web von grossem Interesse, da somit verschiedenartige Informationen in einem einzigen deklarativen Formalismus zusammengefuehrt und verarbeitet werden koennen. Wir definieren Syntax und Semantik von hex-Programmen und zeigen, auf welche Weise diese im Kontext des Semantic Web eingesetzt werden koennen. Wir beschreiben Methoden zur Evaluierung von hex-Programmen und untersuchen ihre Komplexitaet. Weiters stellen wir eine Applikation zur Auswertung von hex-Programmen vor, ergaenzt durch eine Beschreibung, wie dieses System mit individuellen externe Schnittstellen erweitert werden kann. Schlussendlich demonstrieren wir die Sinnhaftigkeit und Flexibilitaet von hex-Programmen anhand von konkreten, realistischen Szenarien.

Zusammenfassung (Englisch)

This thesis makes a contribution to the research efforts of integrating rule-based inference methods with current knowledge representation formalisms in the Semantic Web. Ontology languages such as OWL and RDF Schema seem to be widely accepted and successfully used for semantically enriching knowledge on the Web and thus prepare it for machine-readability. However, these languages are of restricted expressivity if it comes to inferring new from existing knowledge. On the other side, rule formalisms have a long tradition in logic programming, being a common and intuitive tool for problem specifications. It is evident that the Semantic Web needs a powerful rule language complementing its ontology formalisms in order to facilitate sophisticated reasoning tasks. Ontology languages commonly derive from Description Logics. As a fragment of first-order logic, their semantics diverge significantly from logic programming languages like Datalog and its various descendants - especially if we consider the powerful category of non-monotonic logic programming. In order to overcome this gap, different approaches have been presented how to combine Description Logics with rules, varying in the degree of integration.

Answer-set programming (ASP) is one of the most prominent and successful semantics for non-monotonic logic programs. The specific treatment of default negation under ASP allows for the generation of multiple models for a single program, which in this respect can be seen as the encoding of a problem specification. Highly efficient reasoners for ASP are available, each extending the core language by various sophisticated features such as aggregates or weak constraints. In the first part of this thesis, we propose a combination of logic programming under the answer-set semantics with the description logics SHIF(D) and SHOIN(D), which underly the Web ontology languages OWL Lite and OWL DL, respectively. This combination allows for building rules on top of ontologies but also, to a limited extent, building ontologies on top of rules. We introduce description logic programs (dl-programs), which consist of a description logic knowledge base L and a finite set of description logic rules (dl-rules) P. Such rules are similar to usual rules in logic programs with negation as failure, but may also contain queries to L, possibly default-negated, in their bodies. We show that consistent stratified dl-programs can be associated with a unique minimal Herbrand model that is characterized through iterative least Herbrand models. We then define strong and weak answer-set semantics which both properly generalize answer sets of ordinary normal logic programs, based on a reduction to the least model semantics of positive dl-programs and to the answer-set semantics of ordinary logic programs respectively. We also present a definition of the well-founded semantics for dl-programs, based on a generalization of the notion of unfounded sets. We then give fixpoint characterizations for the (unique) minimal Herbrand model semantics of positive and stratified dl-programs as well as for the well-founded semantics, and show how to compute these models by finite fixpoint iterations. Furthermore, we give a precise picture of the complexity of deciding answer set existence for a dl-program, and of brave, cautious, and well-founded reasoning. We lay out possible applications of dl-programs and present the implementation of a prototype reasoner.

In the second part of the thesis, we generalize our approach to hex-programs, which are nonmonotonic logic programs under the answer-set semantics admitting higher-order atoms as well as external atoms. Higher-order features are widely acknowledged as useful for performing meta-reasoning, among other tasks. Furthermore, the possibility to exchange knowledge with external sources in a fully declarative framework such as ASP is particularly important in view of applications in the Semantic Web area. Through external atoms, hex-programs can model some important extensions to ASP, and are a useful KR tool for expressing various applications. We define syntax and semantics of hex-programs and show how they can be deployed in the context of the Semantic Web. We give a picture of the computation method of hex-programs based on the theory of splitting sets, followed by a discussion on complexity. Then, the implementation of a prototype reasoner for hex-programs is outlined, along with a description how to extend this framework by custom modules. Eventually, we show the usability and versatility of hex-programs and our prototype implementation on the basis of concrete, real-world scenarios.