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Shoichi-Hasegawa0628 / summary_paper

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onto2problog: A Probabilistic Ontology‑Mediated Querying System using Probabilistic Logic Programming #31

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https://link.springer.com/article/10.1007/s13218-020-00670-x

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1. どんなもの？ オントロジーとProbLogを組み合わせ，確率的なデータのクエリに対応できるツール

2. 先行研究と比べてどこがすごい？ 確率的データのオントロジーを介した問い合わせ(OMQPD)のフレームワーク

ProbLog 0.9 → DepartmentHead(alice) 0.4 → mentors(alice, chalie) これだと， 4パターンしか出ない．

オントロジーで， ・部長はすべて教授である ・誰かを指導する教授は学部長である というものがあれば，

aliceが学部長である確率を得ることができる

↓↓ Schoenfsch and Stuckenschmidt [18] DL-Liteオントロジーに対してのみ動作

Zeseら[23] DISPONTE知識ベースのセマンティクス 知識ベース内の各公理が僅かに異なる． 事実とオントロジーは独立した確率がアノテーションされている．

DISPONETE 確率的論理プログラミング言語の分布意味論 (Distribution Semantics)を記述論理 (Description Logics)に適用したもの．

記述論理 (description logic) カテゴリの定義や性質をより簡単に記述できるように設計された記法. 意味ネットワークから発展．

↓ OMQPDのためのonto2problogを提案

  1. 技術や手法のキモはどこ？ onto2problog

  2. どうやって有効だと検証した？ LUBM is a benchmark for measuring the performance of semantic knowledge base systems in a consistent manner, comprising an ontology, data generation tool, and a set of test queries.

5. 議論はある？ ・下地処理 (grounding step)に時間がかかる [13] ⇒ onto2problogはこの文脈では危険でない ・[7]の問題に取り組みたい

それ以外に取り組みたいこと ・first-order rewritingをonto2problogに取り込みたい ・Datalogなどの異なるオントロジーに拡張できるか ・学習などのProblogの他の機能をOMQPDに転移できるか

  1. 次に読むべき論文は？

7.分からないキーワード