On explaining inconsistencies in multi-context streams as support for the human user

Pop, Octavian G. ; Ioan Alfred Letia

In: 2017 13th IEEE International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP), 2017-09-01

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A framework for reasoning within heterogeneous knowledge sources over continuous input streams is the so called Multi-Context Systems (MCSs). To perform reasoning on multiple knowledge sources that need to be integrated we have to tackle the problem of potential inconsistencies. By applying transformations on the knowledge base of each context we generate a Main Knowledge Base (MKB) in Description Logics (DL) and use a reasoner to find out the causes of inconsistency, when that is the case. The justifications from the reasoner are used to find repairs in MKB, making it consistent, to help the user in the diagnosis of the error, and in the explanations of the inter-relationships between different concepts in play.

Titel:	On explaining inconsistencies in multi-context streams as support for the human user
Autor/in / Beteiligte Person:	Pop, Octavian G. ; Ioan Alfred Letia
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1109/iccp.2017.8116982
Zeitschrift:	2017 13th IEEE International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP), 2017-09-01
Veröffentlichung:	IEEE, 2017
Medientyp:	unknown
DOI:	10.1109/iccp.2017.8116982
Schlagwort:	Information retrieval Computer science business.industry Context (language use) 02 engineering and technology Semantic reasoner computer.software_genre Semantics Knowledge-based systems Description logic Knowledge base 020204 information systems 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering Knowledge sources 020201 artificial intelligence & image processing Data mining business computer
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE

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