Jun, 2024

SHACL2FOL：SHACL 决策问题的 FOL 工具包

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TL;DRSHACL2FOL 是一款自动工具，能将 SHACL 文档转换为 FOL 句子，并计算满足性和包含性这两个静态分析问题的答案，进而通过与 E 和 Vampire 等定理证明器集成，输出相应的一阶逻辑理论。这个工具可以提供 SHACL 语义的自动一阶逻辑解释，同时为 SHACL 约束的创建和管理提供静态分析功能，从而有助于 SHACL 的进一步理论研究和实践应用。
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发现论文，激发创造
  • 当一个逻辑不够用：在 OWL 本体中集成一阶注释

    本文介绍了 Gavel，一种工具，支持异构 FOWL 本体的开发，其扩展了 OWL 本体，使用 FOL 注解，并能够推理出一组组合的公理。

    Oct, 2022

  • 从形状到形状：推测 SPARQL CONSTRUCT 查询结果的 SHACL 形状（扩展版）

    本文研究了如何推导 SPARQL CONSTRUCT 查询的所有可能输出图形的形状约束集合，同时使用给定的输入 SHACL 形状约束限制了 SCCQ 的评估结果。

    Feb, 2024

  • 针对 RDF 的形状模式的语义和验证

    本文介绍了一个用于描述 RDF 图的词汇和结构，并限制节点的允许属性和值的表达式语言 Shape Expressions Language 2.0 中的 shapes schemas，定义了其语法和语义，并证明了允许负数和递归调用的模式符合合理的语法限制。作者展示了两个算法用于 RDF 图的验证，并提出了一些实现指南。

    Apr, 2014

  • NL2FOL：将自然语言翻译为一阶逻辑，用于检测逻辑谬误

    通过将自然语言逐步翻译成一阶逻辑，利用满足性模块理论求解器来可靠地检测逻辑谬误，并将输入分类为谬误或有效陈述，这种方法不需要训练数据或微调，并且在数据集上表现良好。

    Apr, 2024

  • FOLIO: 一阶逻辑的自然语言推理

    本文介绍了 FOLIO 数据集，其为具有 FOL 注释的自然语言推理（NL）数据集，可用于推理 NL 的有效性，包括了 NL-FOL 翻译数据集。文中还通过实验验证了中等型语言模型（BERT、RoBERTa）和大型语言模型（GPT-NeoX、OPT、GPT-3、Codex）在 FOL 推理方面的能力以及 GPT-3 和 Codex 用于 NL-FOL 翻译的效果。

    Sep, 2022

  • FOLASP: FO (.) 作为答案解决器的输入语言

    该研究论文介绍了一种将一种基于一阶逻辑的扩展语言 FO (.) 转换为 Answer Set Programming (ASP) 的方法， 从而使得基于 ASP 的程序可以作为 FO (.) 的解决器，实验结果表明这种组合可以快速有效地解决 FO (.) 中的问题。

    Aug, 2021

  • 将 UNL 图形转换为 OWL 表达

    该研究的主要目的是通过实施 Universal Networking Language (UNL) 规范来表达自然语言文本的语义级别，其可以被表达为 RDF-UNL 图，同时支持使用一般的 SHACL 规则来提取内容以及通过推理检测原始文本中的不一致性，该方法在 UNseL 项目中得到了实验验证。

    Jan, 2022

  • 利用大型语言模型进行自然语言到一阶逻辑的转换

    LogicLLaMA 是一种基于 LLaMA-7B 模型的、使用 LoRA 进行 NL-FOL 翻译的算法，通过新颖的 SFT+RLHF 框架进行调整，能够将自然语言直接翻译为一阶逻辑规则，并具有对 GPT-3.5 生成的规则进行校正的能力。

    May, 2023

  • 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

  • 将一阶逻辑嵌入核机器

    本论文提出了一个通用框架，将监督和无监督示例与由一组一阶逻辑子句表示的背景知识集成到内核机器中，通过在示例上学习多个定义在一组对象上的谓词，并在其值的允许配置上强制执行一组 FOL 约束。

    Nov, 2023