问题标签 [fact++]

我有两个本体，photo1 和 index。Photo1 包含 ABox 断言， index 包含 Tbox 断言。

以上打印：

但是，现在，我正在加载 Tbox 并从 photo1 添加所有 ABox 公理，然后获取owl:Thing如下实例：

现在，即使我已将 Photo1 的 ABox 中的所有公理添加到 TBox 的 ABox，我也没有得到任何输出：

我下载了 OWL Protege 4.3。我构建了一个本体，我想检查给定配置的一致性。

我对软件完全陌生，我不知道如何将 faCT++ 与 OWL protege 一起使用。我可以看到我可以从“Reasoner > FaCt++”中选择一个推理器，但是我该怎么办？

先感谢您。

使用 protege 我正在尝试将字符串值与数据属性进行比较。例如：

我有一个国家类，在那个类中，我有一个将 hasCountryName 数据属性设置为“英格兰”的个人。我正在使用一个已定义的类，我想做的是这样说：

国家和（hasCountryName 值“英格兰”）

使用 Hermit 推理器，它正确地推断出我的个人是该类的成员，但使用 Fact++ 却不是。我想使用 Fact++ 推理器，有什么办法可以修改它以便 Fact++ 识别它？

我正在使用Protégé 4.3，我想将推理器的结果保存到本体文件中。当我停止推理时，所有结果都消失了。

如何保存结果？

I have question based on the topic:

SOF - Einstein puzzle in OWL

In the owl, all cardinality restrictions are based on functional and inverse functional properties of Object Properties. I have remodeled it using QCRs.

Old model (example):

New model /EDITED/:

I replaced all "some" with "exactly 1". I think the first type is equivalent to the second model, but reasoner FaCT++ is frozen after 15 sec of his start (3+ GB RAM wasted and frozen). HermiT is not freezing, but he cannot infer anything but subclasses.

Final file /EDITED/: FS or MR

Thank you for your answers.

嗨，我是新手。

我下载了 protege 4.0.2 并在其中制作了一个本体，但似乎我没有任何理由来检查它的一致性。

它还显示了一个推理选项卡，但在选择 fact++ 后，我没有看到任何变化。

如果我没有正确完成它，那么我可以从哪里下载 fact++ 或任何其他用于 protege 的推理器，以及如何安装它。

我浏览了很多，但没有找到关于如何安装推理器的东西。

提前致谢。

我在 Ontology 工作，但是当我在 Protege 中使用 FACT++ 时，FACT++ 给我一个错误。我已经阅读了有关 FACT++ 的数据类型错误的信息，但我找不到 FACT++ 支持的数据类型。

我正在阅读http://owl.cs.manchester.ac.uk/tools/fact/和 Protege 的 de MAiling 列表。

如何检索我的本体中的每个类O所有（推断的）存在限制？

我目前的方法是遍历所有类和对象属性对，并检查是否满足限制：

• 对于Classes(O) × Classes(O)中的每个子类(C, D ) ：
  • 对于Object properties(O)中定义的每个属性P：
    • 如果C和P some D是可满足的：
      • 产量（C、P、D）

这非常慢，因为我正在使用具有 4557 个类和 107 个对象属性的疫苗本体。即使它是一次性计算，我也可以从看到更好的方法中学到一些东西。

按照这里的建议使用OWLKnowledgeExplorerReasonerfrom JFact不起作用，因为它在检索邻居标签时崩溃（请参阅我的测试用例）

您能否提出使用 OWLAPI、Protégé 或​​任何其他工具的改进解决方案？此外，最好只检索最具体的填充类。

谢谢！

我一直很难理解为什么OWL-DL 推理在实际应用中如此高效。

例如，我经常使用 Fact++ 推理器处理的 ALCQI 片段中的本体，众所周知，概念可满足性是 PSPACE-complete，逻辑蕴涵是 EXPTIME。

在这里，幻灯片 29 明确指出：

最先进的深度学习推理系统基于画面技术而不是自动机技术

• +更容易实施

• -不是计算最优的（NEXPTIME，2NEXPTIME）

  -->系统高度优化

  尽管计算复杂度很高，但在实际应用中的性能却出奇的好：

• 包含数千个概念和数百个公理的知识库
• 优于专门的模态逻辑推理器

一方面证明它们在计算上不是最优的，另一方面它们在现实世界的应用程序中即使对于大量输入也是有效的，但我无法在网上找到解释为什么这是可能的以及如何处理的资源。

明确地说，我错过了我真正想要理解的这一步。

这里有人有想法吗？

如何在我的 OWLAPI5 应用程序中添加 Fact++ 推理器？我在 pom.xml 中添加了 Fact++ 依赖项，但是当我运行时，我收到了这个异常：

非常感谢你的每一个建议，丽塔