MMJun, 2021

基于 ASP 的具有缺陷性的 DL-Lite_R 推理

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TL;DR本文基于正当例外的方法，对 DL-Lite_R 知识库进行了建模，并研究了其语义和计算特性，提出一种较简单的 ASP 编码来管理负信息，从而实现了对其带有例外公理的实例检查的完整推理过程。
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发现论文，激发创造
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    通过将可防御理论编译成 Datalog 程序，为 DL（||）中的可防御逻辑证明了编译的正确性，并确定了 DL（||）的结构属性，从而支持与其他可防御逻辑相比，在逻辑中高效实现和 / 或近似可防御理论的结论，并利用逻辑程序的已知结构属性来适应不完整的 Datalog 实现。

    Jun, 2021

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    Feb, 2003

  • 在 DL-Lite 中关于否定查询答案解释的推理

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    Feb, 2014

  • 面向 DL-Ontology 的基于论证的法律推理方法

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    Sep, 2022

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    基于例外性和可推翻性的框架，对比四个系统，揭示从本体论角度可能出现的差异。

    Mar, 2024

  • DL-Lite 家族与关系

    本文通过五个方面来深入系统地研究原始 DL-Lite 逻辑的扩展中的推理，分别是添加布尔连接符和数字限制到概念构造中，允许角色层次结构，允许角色的互斥、对称性、非对称性、自反性、反自反性和传递性约束，并接受或放弃同一性假设，同时分析了语言的可满足复杂性，验证数据复杂性和回答反面存在性查询的数据复杂性。

    Jan, 2014

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    Jan, 2014

  • 轻量级描述逻辑本体的精确学习

    该论文研究了使用 Angluin 等人的准确查询学习框架来学习描述逻辑本体的问题，证明了可以用多项式大小的多项式查询来学习用 DL-Lite 描述逻辑和某些和 OWL 2 RL 相关的 EL 片段描述的本体，但即使只允许非循环本体，也不能用多项式大小的查询来学习用 EL 描述逻辑描述的本体。

    Sep, 2017

  • DaRLing: OWL 2 RL 本体推理下的 SPARQL 查询 Datalog 重写器

    描述了 DaRLing 系统，它是一个 OWL 2 RL 本体推理的 Datalog 重写器，在 SPARQL 查询下具有实际适用性。

    Aug, 2020

  • 概念感知多偏好轻量级 DL 的 ASP 推理方法

    本文利用 Answer Set Programming (in particular, asprin) 开发了一个概念感知的多偏好语义，以处理典型性描述逻辑，其中偏好与概念相关，并从包含有缺陷的概念推理的排名 TBoxes 集合开始。利用多偏好方法实现 E L+ bot 下的有缺陷推理。

    Jun, 2020