Базы знаний и логическое следование. Запросы к бд с неполной информацией.
Дескрипционные логики— семейство языков представления знаний, позволяющих описывать понятия предметной области в недвусмысленном, формализованном виде. Они сочетают в себе, с одной стороны, богатые выразительные возможности, а с другой — хорошие вычислительные свойства, такие как разрешимость и относительно невысокая вычислительная сложность основных логических проблем, что делает возможным их применение на практике. Таким образом, ДЛ представляют собой компромисс между выразительностью и разрешимостью. ДЛ можно рассматривать как разрешимые фрагменты логики предикатов, синтаксически же они близки к модальным логикам.
Дескрипционные логики оперируют понятиями конце́пт и роль, соответствующими в других разделах математической логики понятиям «одноместный предикат» (или множество, класс) и «двуместный предикат» (или бинарное отношение). Интуитивно, концепты используются для описания классов некоторых объектов, например, «Люди», «Женщины», «Машины». Роли используются для описания двуместных отношений между объектами, например, на множестве людей имеется двуместное отношение «X есть_родитель_для Y», а между людьми и машинами имеется двуместное отношение «X имеет_в_собственности Y», где в качестве X и Y можно подставлять произвольные предметы. С помощью языка ДЛ можно формулировать утверждения общего вида — о классах вообще (всякая Женщина есть Человек, всякая Машина имеется_в_собственности не более чем у одного Человека) и частного вида — о конкретных объектах (Мария есть Женщина, Иван имеет_в_собственности Машину).
На жаргоне ДЛ набор утверждений общего вида называется TBox, набор утверждений частного вида — ABox, а вместе они составляют так называемую базу знаний или онтологию. Многочисленные онтологии построены и строятся в самых различных предметных областях, таких как биоинформатика, генетика, медицина, химия, биология. Как только онтология построена, встает вопрос о том, как можно извлекать знания, следующие из содержащихся в онтологии знаний, можно ли это делать программно и каковы соответствующие алгоритмы. Все эти вопросы решаются теоретически в науке «дескрипционная логика», а практически уже реализовано множество программных систем (reasoners - механизмов рассуждений), которые и позволяют автоматизированно выводить знания из онтологий и производить другие операции с онтологиями.
Отличие от баз данных
Помимо того, что базы знаний формулируются в несколько другом языке, нежели базы данных, их главное отличие заключается в использовании в ДЛ при логическом выводе так называемого предположения об открытости мира, тогда как в базах данных принимается предположение о замкнутости мира. Последнее означает, что если некоторое утверждение не является истинным, то оно принимается ложным. Предположение же об открытости мира в этом случае считает такое утверждение ни истинным, ни ложным. Это кардинальным образом влияет на то, какие факты считаются логически следующими из заданной базы знаний, а значит, и на само понятие логического следования в ДЛ.
База знаний —
это особого рода база
данных, разработанная для
оперирования знаниями (метаданными).
База знаний содержит структурированную
информацию, покрывающую некоторую область
знаний. Современные базы знаний работают
совместно с системами поиска информации,
имеютклассификационную структуру
и формат
представления знаний.Полноценные
базы знаний содержат в себе не только
фактическую информацию, но и правила
вывода, допускающие автоматические
умозаключения о
вновь вводимых фактах и, как
следствие, осмысленную обработку
информации.Иерархический способ
представления в базе знаний набора понятий и
их отношений называется онтологией.
Онтологию некоторой области знаний
вместе со сведениями о свойствах конкретных
объектов также
можно назвать базой знаний.Двумя
наиболее важными требованиями к
информации, хранящейся в базе знаний
интеллектуальной системы, являются:
достоверность конкретных и обобщённых
сведений, имеющихся в базе данных, и
релевантность информации, получаемой
с помощью правил вывода базы знаний.Пусть
имеется база знаний для описания
реального мира (предметной области),
состоящая из пары <БЗо, →£>, где БЗо
— совокупность утверждений на языке
некоторой логики £, например, логики
предикатов первогопорядка, и →£, —
отношение выводимости (доказуемости)
в этом языке £. В этом случае утверждение
тогда
и только тогда, когда БЗо→£ Р
при представлении и обработке неполных, противоречивых и немонотонных знаний в интеллектуальных системах необходим аппарат таких нетрадиционных логик, как логика умолчания, немонотонная модальная логика, автоэпистемическая логика и ряд других. Для представления и обработки нечетких знаний, отражающих неточность, неопределенность, неоднозначность знаний, используются такие нестандартные логики, как вероятностная логика, логика возможности, нечеткая логика и другие.
Тоже на всякий случай
Логическая операция импликации «если А, то В», обозначается А→В и выражается с помощью логической функции F, которая задаётся соответствующей таблицей истинности.
Таблица истинности логической функции «импликация».
А |
В |
F=А→В |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
Составное высказывание, образованное с помощью операции логического следования (импликации), ложно тогда и только тогда, когда из истинной предпосылки (первого высказывания) следует ложный вывод (второе высказывание).
Тут вообще хз, вторая половина книги Вагина – ответ на вопрос.
RDF-описание для SemanticWeb.
ResourceDescriptionFramework (RDF)
— это разработанная консорциумом
Всемирной паутины(W3C) модель
для представления данных, в особенности
—метаданных. RDF представляет утверждения о ресурсах в
виде, пригодном для машинной обработки.
RDF является частью концепции семантической
паутины.Ресурсом в RDF может быть любая
сущность — как информационная (например,
веб-сайт или изображение), так и
неинформационная (например, человек,
город или некое абстрактное понятие).
Утверждение, высказываемое о ресурсе,
имеет вид «субъект — предикат — объект»
и называется триплетом.
Утверждение «небо голубого цвета» в
RDF-терминологии можно представить
следующим образом: субъект — «небо»,
предикат — «имеет цвет», объект —
«голубой». Для обозначения субъектов,
предикатов и объектов в RDF используются URI.
Множество RDF-утверждений образует
ориентированный граф,
в котором вершинами являются субъекты
и объекты, а рёбра помечены предикатами.
Узел
может быть URI с дополнительным
идентификатором фрагмента (URI ссылка),
литералом или пустым (не имеющим отдельной
формы идентификации). Свойства являются URI
ссылками. URI ссылка
или литерал используются как идентификатор
узла, который представляет этот узел.
URI ссылка используется как идентификатор
предиката отношения между предметами,
представленными узлами, которые оно
соединяет. URI ссылка предиката может
также быть узлом в графе. Пустой узел -
это узел, который не является ни URI
ссылкой ни литералом. В абстрактном
синтаксисе RDF пустой узел - просто
уникальный узел, который может быть
использован в одном или более RDF
объявлениях, но не имеющий собственного
имени (intrinsic name). Некоторые простые факты
означают отношение между двумя предметами.
Такие факты могут быть представлены
как RDF триплеты, в которых предикат
именует отношение, а субъект и объект
указывают на два предмета. Подобное
представление такого факта может
рассматриваться, как строка в таблице
реляционной базы данных. Таблица имеет
две колонки, соответствующие субъекту
и объекту RDF триплета. Имя таблицы
соответствует предикату RDF триплета.
Так же может быть использоваться
известное представление в виде
двухместного предиката в логике первого
порядка.
Реляционная база данных позволяет таблице иметь произвольное количество колонок и строк, которыми выражается информация, соответствующая предикатам в логике первого порядка с произвольным числом мест. Такие строки или предикаты должны быть разложены на составные части для представления RDF триплетов. Простая форма декомпозиции вводит новый пустой узел, соответствующий строке, и новый триплет вводится для каждой ячейки в строке. Субъект каждого триплета - новый пустой узел, предикат соответствует имени колонки, а объект соответствует значению ячейки. Понятия смысла и логического вывода в RDF поддерживаются формальным понятием отношения следствия, из документа RDF семантики [RDF-SEMANTICS]. Если коротко, то говорят, что RDF выражение A следует из другого RDF выражения B, если всякое возможное положение вещей в мире, которое делает A истинным, также делает истинным и B. На основе этого, если предполагается или демонстрируется истинность A, тогда истинность B может быть логически выведена.
RDF имеет формальную семантику, которая предоставляет надежный базис для проведения рассуждений над смыслом RDF выражений. В частности, поддерживаются детально описанные понятия отношения следствия, которое предоставляет базис для определения надежных правил логического вывода в RDF данных.
http://www.w3.org/2007/03/rdf_concepts_ru/Overview.html