23、深入探索本体：最小模块与最佳摘录

深入探索本体：最小模块与最佳摘录

在处理大型本体时，获取其中最相关的知识是一项重要挑战。本文提出了一种计算框架，通过提供必要的公理或固定大小的子本体，帮助用户聚焦于大型本体。

1. 引言

本体中表示复杂系统的知识由大量公理组成，这使得人类用户难以浏览、理解和推理。为解决这一问题，人们提出了多种从本体中提取知识的方法，包括本体摘要、本体模块化、本体分解和结果证明等。

• 现有方法
  • 本体摘要 ：现有系统通过识别重要节点及其链接，生成RDF/S本体的简略版本。
  • 本体模块化和分解 ：针对描述逻辑（DLs），旨在识别定义给定签名中概念和角色名称关系所需的本体公理。模块是保留给定签名上所有逻辑结果的子本体，本体分解将本体划分为原子，这些原子不会被不同模块分割。
  • 结果证明 ：特定逻辑结果的证明是保留该结果的最小公理集。

然而，不同的模块概念和证明所包含的公理数量没有限制，即使是小签名的最小模块也可能很大，这增加了人类理解的难度。因此，引入了最佳摘录的概念，即大小受限的本体子集，尽可能保留给定签名的知识。

2. 预备知识

• 概念和角色名称 ：设$N_C$和$N_R$是相互不相交的概念名称和角色名称集合。
• ELH - 概念和包含关系 ：E