Extending Consequence-Based Reasoning to Andrew Bate, Boris Motik, - - PowerPoint PPT Presentation

โ–ถ
extending consequence based
SMART_READER_LITE
LIVE PREVIEW

Extending Consequence-Based Reasoning to Andrew Bate, Boris Motik, - - PowerPoint PPT Presentation

Extending Consequence-Based Reasoning to Andrew Bate, Boris Motik, Bernardo Cuenca Grau, Frantiek Simank , and Ian Horrocks Department of Computer Science University of Oxford Motivation Most reasoners based on


slide-1
SLIDE 1

Extending Consequence-Based Reasoning to ๐’ฏโ„›โ„๐’ญ

Andrew Bate, Boris Motik, Bernardo Cuenca Grau, Frantiลกek Simanฤรญk, and Ian Horrocks

Department of Computer Science University of Oxford

slide-2
SLIDE 2

Motivation

  • Most reasoners based on (hyper)tableau

โ€“ FaCT++ โ€“ HermiT โ€“ Pellet โ€“ Konclude โ€“ Racer

  • Work reasonably well in practice
  • But building many counter models is expensive

โ€“ To prove ๐’ซ โŠจ ๐ท โŠ‘ ๐ธ show ๐ท โŠ“ ยฌ๐ธ is unsat โ€“ Bottleneck: large number of concepts โ€“ Rebuilds entire model for each test

slide-3
SLIDE 3

Consequence-based Features

Optimal worse-case complexity One pass classification

No need for several counter models

Pay as you go Deterministic

slide-4
SLIDE 4

State of the art

โ„ฐโ„’

Horn-๐’ฏโ„‹โ„๐’ญ

Horn-๐’ฏโ„›๐’ซโ„๐’ญ

๐’โ„’๐’Ÿโ„‹

๐’โ„’๐’Ÿโ„

ELK (Java)

CEL (Common LISP)

Snorocket (Java)

Elephant (C)

jcel (Java) CB (OCaml)

Condor (C++)

๐’ฏโ„›โ„๐’ญ

slide-5
SLIDE 5

Key Facts

โ‘  โ‘ก Algorithm does not build models

โ†’ Apply inference rules to derive local consequences of ontology

Derived consequences not all stored together

โ†’ Contexts store consequences corresponding to a conjunction of concepts and roles

slide-6
SLIDE 6

DL Clauses ๐’ฏโ„‹โ„๐’ญ Calculus FOL Clauses Taxonomy

Reasoning Stages

slide-7
SLIDE 7

Example

Vegetarian โŠ‘ Person ?

Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person

slide-8
SLIDE 8

DL Clauses ๐’ฏโ„‹โ„๐’ญ Calculus FOL Clauses Taxonomy

slide-9
SLIDE 9

Structural transformation

Translate into first-order clauses with equality

แˆฅ

๐‘—=1 ๐‘œ

๐‘ˆ๐‘— โ†’ แˆง

๐‘˜=1 ๐‘›

๐‘€๐‘˜

Function-free atoms of the forms ๐ต ๐‘ฆ , ๐‘† ๐‘ฆ, ๐‘จ๐‘— or ๐‘† ๐‘จ๐‘—, ๐‘ฆ Atoms or equations of the forms ๐‘จ๐‘— โ‰ˆ ๐‘จ๐‘˜ or ๐‘จ๐‘— โ‰‰ ๐‘จ๐‘˜

slide-10
SLIDE 10

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person

slide-11
SLIDE 11

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person

slide-12
SLIDE 12

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person Meat ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-13
SLIDE 13

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 Vegetarian ๐‘ฆ โˆง eats ๐‘ฆ, ๐‘จ1 โ†’ SideDish ๐‘จ1 Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person Meat ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-14
SLIDE 14

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 Vegetarian ๐‘ฆ โˆง eats ๐‘ฆ, ๐‘จ1 โ†’ SideDish ๐‘จ1 แˆฅ

๐‘—=1 5

eats ๐‘ฆ, ๐‘จ๐‘— โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘จ๐‘— โ‰ˆ ๐‘จ๐‘˜ โˆจ แˆง

๐‘—=1 5

Meat ๐‘จ๐‘— Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person Meat ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-15
SLIDE 15

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 Vegetarian ๐‘ฆ โˆง eats ๐‘ฆ, ๐‘จ1 โ†’ SideDish ๐‘จ1 แˆฅ

๐‘—=1 5

eats ๐‘ฆ, ๐‘จ๐‘— โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘จ๐‘— โ‰ˆ ๐‘จ๐‘˜ โˆจ แˆง

๐‘—=1 5

Meat ๐‘จ๐‘— Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person Meat ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ HealthyPerson ๐‘ฆ โ†’ Person ๐‘ฆ

slide-16
SLIDE 16

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 Vegetarian ๐‘ฆ โˆง eats ๐‘ฆ, ๐‘จ1 โ†’ SideDish ๐‘จ1 แˆฅ

๐‘—=1 5

eats ๐‘ฆ, ๐‘จ๐‘— โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘จ๐‘— โ‰ˆ ๐‘จ๐‘˜ โˆจ แˆง

๐‘—=1 5

Meat ๐‘จ๐‘— Vegetarian โŠ‘ Animal Animal โŠ‘ โ‰ฅ 5 eats Meat โŠ“ SideDish โŠ‘ โŠฅ Vegetarian โŠ‘ โˆ€ eats . SideDish โ‰ฅ 5 eats . ยฌMeat โŠ‘ HealthyPerson HealthyPerson โŠ‘ Person Meat ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ HealthyPerson ๐‘ฆ โ†’ Person ๐‘ฆ

slide-17
SLIDE 17

DL Clauses ๐’ฏโ„‹โ„๐’ญ Calculus FOL Clauses Taxonomy

slide-18
SLIDE 18

Contexts

Set ๐’ฒ of contexts Each context ๐‘ค โˆˆ ๐’ฒ: Edges between contexts labelled with functions Context structure ๐’  is a the graph of labelled contexts and edges

๐ต ๐‘ฆ โˆง ๐ถ(๐‘ฆ) โŠคcore๐‘ค โ†’ โ‹ฏ core๐‘ค โˆง ๐ท ๐‘ฆ โ†’ โ‹ฏ โ‹ฎ core๐‘ค โˆง ๐‘† ๐‘ง, ๐‘ฆ โ†’ โ‹ฏ ๐’ฏ๐‘ค core๐‘ค

slide-19
SLIDE 19

Contexts

Set ๐’ฒ of contexts Each context ๐‘ค โˆˆ ๐’ฒ: Edges between contexts labelled with functions Context structure ๐’  is a the graph of labelled contexts and edges

๐ต ๐‘ฆ โˆง ๐ถ(๐‘ฆ) |core๐‘คโŠค โ†’ โ‹ฏ core๐‘ค โˆง ๐ท ๐‘ฆ โ†’ โ‹ฏ โ‹ฎ core๐‘ค โˆง ๐‘† ๐‘ง, ๐‘ฆ โ†’ โ‹ฏ ๐’ฏ๐‘ค core๐‘ค

slide-20
SLIDE 20

Sound Context Structures

core๐‘ค = ๐ต ๐‘ฆ โˆง ๐ถ(๐‘ฆ) core๐‘ฃ = ๐ท ๐‘ฆ โˆง ๐ธ(๐‘ฆ)

๐‘”

๐‘™

๐’ซ โŠจ core๐‘ค โˆง ฮ“ โ†’ ฮ” for each ๐‘ค โˆˆ ๐‘Š and each ฮ“ โ†’ ฮ” โˆˆ ๐’ฏ๐‘ค ๐’ซ โŠจ core๐‘ฃ โ†’ core๐‘ค ๐‘ฆ โ†ฆ ๐‘”

๐‘™ ๐‘ฆ , ๐‘ง โ†ฆ ๐‘ฆ for each ๐‘ฃ, ๐‘ค, ๐‘” ๐‘™ โˆˆ โ„ฐ

โ‘  โ‘ก

โŠค

โ†’

โ‹ฏ

โŠค โˆง ๐ท ๐‘ฆ

โ†’ โ‹ฏ โ‹ฎ

โŠค โˆง ๐‘† ๐‘ง, ๐‘ฆ

โ†’ โ‹ฏ

โŠค

โ†’

โ‹ฏ

โŠค โˆง ๐‘‡(๐‘ฆ, ๐‘ง)

โ†’ โ‹ฏ โ‹ฎ

โŠค

โ†’ โ‹ฏ

slide-21
SLIDE 21

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ

slide-22
SLIDE 22

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Vegetarian ๐‘ฆ โ†’ Animal ๐‘ฆ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โ‹ฎ โ‹ฎ Animal ๐‘ฆ โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

Animal ๐‘ฆ โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5

แˆผ แˆฝ โІ ๐’ซ

Vegetarian ๐‘ฆ โˆง eats ๐‘ฆ, ๐‘จ1 โ†’ SideDish ๐‘จ1

slide-23
SLIDE 23

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ

แˆฅ

๐‘—=1 5

eats ๐‘ฆ, ๐‘จ๐‘— โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘จ๐‘— โ‰ˆ ๐‘จ

๐‘˜ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘จ๐‘—

แˆผ แˆฝ โІ ๐’ซ

slide-24
SLIDE 24

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ

slide-25
SLIDE 25

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ

แˆฅ

๐‘—=1 5

eats ๐‘ฆ, ๐‘จ๐‘— โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘จ๐‘— โ‰ˆ ๐‘จ

๐‘˜ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘จ๐‘—

แˆผ แˆฝ โІ ๐’ซ

slide-26
SLIDE 26

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-27
SLIDE 27

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

Meat ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

แˆผ แˆฝ โІ ๐’ซ

slide-28
SLIDE 28

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ โˆจ แˆง ๐‘—=1 5

Meat ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ

โ€ฆ โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-29
SLIDE 29

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-30
SLIDE 30

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—<๐‘˜โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰ˆ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

โ€ฆ โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โˆจ แˆง

1โ‰ค๐‘—โ‰ค5

๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘— ๐‘ฆ

โ€ฆ โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-31
SLIDE 31

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-32
SLIDE 32

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โŠค โ†’ Person ๐‘ฆ

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

HealthyPerson ๐‘ฆ โ†’ Person ๐‘ฆ

แˆผ แˆฝ โІ ๐’ซ

slide-33
SLIDE 33

Vegetarian ๐‘ฆ

โŠค โ†’ Vegetarian ๐‘ฆ โŠค โ†’ Animal ๐‘ฆ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ eats ๐‘ฆ, ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ ๐‘”

๐‘— ๐‘ฆ โ‰‰ ๐‘” ๐‘˜ ๐‘ฆ

for 1 โ‰ค ๐‘— < ๐‘˜ โ‰ค 5 โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

1 ๐‘ฆ

โ‹ฎ โŠค โ†’ SideDish ๐‘”

5 ๐‘ฆ

โŠค โ†’ HealthyPerson ๐‘ฆ โŠค โ†’ Person ๐‘ฆ

eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โˆง SideDish ๐‘ฆ

๐‘”

1

๐‘”

2, ๐‘” 3, ๐‘” 4, ๐‘” 5

Vegetarian โŠ‘ Person

โœ”

โŠค โ†’ eats ๐‘ง, ๐‘ฆ โŠค โ†’ SideDish ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ Meat ๐‘ฆ Meat ๐‘ฆ โ†’ โŠฅ

slide-34
SLIDE 34

But thatโ€™s not allโ€ฆ

Strategies Context overloading Triggers to restrict rule applications

โ€“ PAYG behaviour on fragments of ๐’ฏโ„›โ„๐’ญ

Ordering on atoms and Skolem functions

slide-35
SLIDE 35
slide-36
SLIDE 36

Evaluation

  • Prototype implementation called Sequoia
  • Evaluated using the Oxford Ontology Repository

โ€“ Nominal โ†’ fresh class โ€“ Datatype โ†’ fresh class โ€“ Data property โ†’ fresh object property โ€“ Removed ABox assertions

  • 777 ontologies
  • Timeout 5 minutes
  • Average over 3 runs, reporting exception or timeout as failure
slide-37
SLIDE 37

Classification Times

Sequoia FaCT++ HermiT Konclude Pellet

10 100 1000 10000 100000

1 101 201 301 401 501 601 701

Classification Time (milliseconds) 102 103 104 105 100 200 300 400 500 600 700

slide-38
SLIDE 38

H P F K S Profile H P F K S Horn H P F K S No Equality H P F K S With Equality

0% 25% 50% 75% 100%

H P F K S Profile H P F K S Horn H P F K S No Equality H P F K S With Equality

H P F K S Profile EL / QL / RL H P F K S Horn No Equality H P F K S Non-Horn No Equality H P F K S Non-Horn Equality Hard (timeout or exception) Medium (10 seconds to 5 mins) Easy (< 10 seconds)

โ–ช โ–ช โ–ช

Percentage of Easy, Medium & Hard Ontologies

slide-39
SLIDE 39

Main result

Consequence-based classification for ๐’ฏโ„›โ„๐’ญ Optimal worst-case complexity Pay as you go One pass classification Competitive preliminary evaluation