描述逻辑手册第二章中文版-------描述逻辑基础

简单介绍了表示、推理知识的形式语言：描述逻辑。首先，给出了DL基本概念的简短综述；然后，介绍了句法和语义，包括应用在系统中或在文献中提到的基本结构，以及这些结构被用来建造知识库的方法；最后，定义了典型的推理问题，展现了它们是如何相互联系的，并且描述了解决这些问题的不同方法。 《描述逻辑手册第二章中文版——描述逻辑基础》详尽阐述了描述逻辑这一形式语言的基础知识，用于表示和推理知识。描述逻辑（Description Logic, DL）是知识表示领域的一个重要分支，它具备形式逻辑的语义基础，同时专注于推理服务，以支持智能信息处理系统中的各种推理模式。 在这一章中，首先对描述逻辑的基本概念进行了简要概述，包括其名称来源和主要特点。描述逻辑的主要目标是用术语表示特定应用领域的知识，并通过这些术语来定义对象和个体的属性。其逻辑语义使得概念和个体的关系可以形式化地表达，便于进行推理。描述逻辑的一个核心特性是概念的分类和个体的实例关系。概念分类定义了概念间的层次结构，而实例关系则揭示了个体与概念之间的联系，这两者都为推理提供了基础。 推理在描述逻辑中扮演关键角色，允许我们从已知知识中推导出新知识。例如，通过概念的包含关系，可以判断一个概念是否是另一个概念的子概念；通过实例关系，可以确定一个个体是否属于某个概念。推理服务不仅揭示个体的性质，还可以触发规则的执行，从而在知识库中添加新的事实。 描述逻辑的表达能力和推理问题的复杂性之间存在微妙的平衡。表达能力较强的描述逻辑可能导致推理问题过于复杂，甚至不可判定；而表达能力较弱的逻辑则可能无法精确表达复杂的应用场景。因此，研究描述逻辑的表达能力和推理复杂性的折衷是该领域的重要课题。 描述逻辑起源于结构化层级网络，克服了早期语义网络和框架的歧义问题。它的基本构造模块包括原子概念、一元角色和个体，通过有限的构造器集来构建复杂概念和角色。推理过程中，概念的内部知识和个体的性质可以被自动推导，特别是概念的包含关系和实例关系，这些关系是通过概念定义和个体性质推导出来的，不同于语义网络中的显式IS_A关系。 尽管早期的描述逻辑系统中包含问题的计算复杂度较高，但后续研究发现，通过优化技术和高效算法，可以实现在实际应用中的有效推理。实现描述逻辑系统时，除了推理算法的优化，还需要关注系统服务（如分类）的效率以及良好的用户界面和应用程序接口设计。此外，许多实现还包括规则语言，以提供简单但实用的编程机制。 在2.2节中，详细介绍了描述逻辑的形式构造，包括句法和语义，为后续章节深入探讨各种推理问题和复杂度分析奠定了基础。整个第二章旨在建立对描述逻辑基础的理解，为读者进一步学习和应用描述逻辑提供了坚实的基础。