AbstractsPhilosophy & Theology

Gestion des incohérences pour l'accès aux données en présence d'ontologies : Inconsistency Handling in Ontology-Mediated Query Answering

by Camille Bourgaux




Institution: Goasdoué, François (thesis director)
Department:
Year: 2016
Keywords: Logiques de description; Réponse aux requêtes; Gestion de l'incohérence; Description logics; Query answering; Inconsistency handling
Posted: 02/05/2017
Record ID: 2063579
Full text PDF: http://www.theses.fr/fr/2016SACLS292


Abstract

Interroger des bases de connaissances avec des requêtes conjonctives a été une préoccupation majeure de la recherche récente en logique de description. Une question importante qui se pose dans ce contexte est la gestion de données incohérentes avec l'ontologie. En effet, une théorie logique incohérente impliquant toute formule sous la sémantique classique, l'utilisation de sémantiques tolérantes aux incohérences est nécessaire pour obtenir des réponses pertinentes. Le but de cette thèse est de développer des méthodes pour gérer des bases de connaissances incohérentes en utilisant trois sémantiques naturelles (AR, IAR et brave) proposées dans la littérature et qui reposent sur la notion de réparation, définie comme un sous-ensemble maximal des données cohérent avec l'ontologie. Nous utilisons ces trois sémantiques conjointement pour identifier les réponses associées à différents niveaux de confiance. En plus de développer des algorithmes efficaces pour interroger des bases de connaissances DL-Lite incohérentes, nous abordons trois problèmes : (i) l'explication des résultats des requêtes, pour aider l'utilisateur à comprendre pourquoi une réponse est (ou n'est pas) obtenue sous une des trois sémantiques, (ii) la réparation des données guidée par les requêtes, pour améliorer la qualité des données en capitalisant sur les retours des utilisateurs sur les résultats de la requête, et (iii) la définition de variantes des sémantiques à l'aide de réparations préférées pour prendre en compte la fiabilité des données. Pour chacune de ces trois questions, nous développons un cadre formel, analysons la complexité des problèmes de raisonnement associés, et proposons et mettons en œuvre des algorithmes, qui sont étudiés empiriquement sur un jeu de bases de connaissance DL-Lite incohérentes que nous avons construit. Nos résultats indiquent que même si les problèmes à traiter sont théoriquement durs, ils peuvent souvent être résolus efficacement dans la pratique en utilisant des approximations et des fonctionnalités des SAT solveurs modernes. The problem of querying description logic knowledge bases using database-style queries (in particular, conjunctive queries) has been a major focus of recent description logic research. An important issue that arises in this context is how to handle the case in which the data is inconsistent with the ontology. Indeed, since in classical logic an inconsistent logical theory implies every formula, inconsistency-tolerant semantics are needed to obtain meaningful answers. This thesis aims to develop methods for dealing with inconsistent description logic knowledge bases using three natural semantics (AR, IAR, and brave) previously proposed in the literature and that rely on the notion of a repair, which is an inclusion-maximal subset of the data consistent with the ontology. In our framework, these three semantics are used conjointly to identify answers with different levels of confidence. In addition to developing efficient algorithms for query answering over inconsistent DL-Lite knowledge bases,…