Gráfico conceptual

En este enfoque, una fórmula de lógica de primer orden (cálculo de predicados) se representa mediante un grafo etiquetado.

En la norma ISO se ha estandarizado una notación lineal, denominada Formato de Intercambio de Grafos Conceptuales (CGIF, por sus siglas en inglés), para la lógica común .

El diagrama anterior es un ejemplo de la forma de visualización de un grafo conceptual. Cada recuadro se denomina nodo de concepto y cada óvalo se denomina nodo de relación . En CGIF, este grafo conceptual se representaría mediante la siguiente declaración:

[Cat Elsie] [Sitting *x] [Mat *y] (agent ?x Elsie) (location ?x ?y)

En CGIF, los corchetes encierran la información dentro de los nodos de concepto, y los paréntesis encierran la información dentro de los nodos de relación. Las letras x e y, que se denominan etiquetas de correferencia , muestran cómo se conectan los nodos de concepto y de relación. En CLIF, esas letras se asignan a variables, como en la siguiente instrucción:

(exists ((x Sitting) (y Mat)) (and (Cat Elsie) (agent x Elsie) (location x y)))

Como muestra este ejemplo, los asteriscos en las etiquetas de correferencia *xy *yen CGIF se corresponden con variables cuantificadas existencialmente en CLIF, y los signos de interrogación en ?xy ?yse corresponden con variables ligadas en CLIF. Un cuantificador universal, representado @every*zen CGIF, se correspondería con una representación forall (z)en CLIF.

El razonamiento se puede realizar traduciendo gráficos a fórmulas lógicas y luego aplicando un motor de inferencia lógica .

Otra línea de investigación continúa el trabajo sobre grafos existenciales de Charles Sanders Peirce , que fueron uno de los orígenes de los grafos conceptuales propuestos por Sowa. En este enfoque, desarrollado en particular por Dau ( Dau 2003 ) , los grafos conceptuales son diagramas conceptuales en lugar de grafos en el sentido de la teoría de grafos , y las operaciones de razonamiento se realizan mediante operaciones sobre estos diagramas.

Las características clave de GBKR, el modelo de representación y razonamiento del conocimiento basado en grafos desarrollado por Chein y Mugnier y el grupo de Montpellier, se pueden resumir de la siguiente manera: ^{[ 3 ]}

• Todo tipo de conocimiento (ontología, reglas, restricciones y hechos) se representa mediante grafos etiquetados, que proporcionan un medio intuitivo y fácilmente comprensible para representar el conocimiento.
• Los mecanismos de razonamiento se basan en nociones de grafos, básicamente en la noción clásica de homomorfismo de grafos ; esto permite, en particular, vincular problemas básicos de razonamiento con otros problemas fundamentales en la informática (por ejemplo, problemas relacionados con consultas conjuntivas en bases de datos relacionales o problemas de satisfacción de restricciones ).
• El formalismo tiene fundamentos lógicos, es decir, posee una semántica en lógica de primer orden y los mecanismos de inferencia son sólidos y completos con respecto a la deducción en lógica de primer orden.
• Desde un punto de vista computacional, la noción de homomorfismo de grafos fue reconocida en la década de 1990 como una noción central, y se han obtenido resultados de complejidad y algoritmos eficientes en varios dominios.

COGITANT y COGUI son herramientas que implementan el modelo GBKR. COGITANT es una biblioteca de clases C++ que implementa la mayoría de los conceptos y mecanismos de razonamiento de GBKR. COGUI es una interfaz gráfica de usuario dedicada a la construcción de una base de conocimiento GBKR (integra COGITANT y, entre otras numerosas funcionalidades, incluye un traductor de GBKR a RDF/S y viceversa).

• Chein, Michel; Mugnier, Marie-Laure (2009). Graph-based Knowledge Representation: Computational Foundations of Conceptual Graphs. Springer. doi:10.1007/978-1-84800-286-9. ISBN 978-1-84800-285-2.
• Dau, F. (2003). The Logic System of Concept Graphs with Negation and Its Relationship to Predicate Logic. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 2892. Springer.
• Sowa, John F. (July 1976). "Conceptual Graphs for a Data Base Interface"(PDF). IBM Journal of Research and Development. 20 (4): 336–357. doi:10.1147/rd.204.0336.
• Sowa, John F. (1984). Conceptual Structures: Information Processing in Mind and Machine. Reading, MA: Addison-Wesley. ISBN 978-0-201-14472-7.
• Velardi, Paola; Pazienza, Maria Teresa; De' Giovanetti, Mario (March 1988). "Conceptual graphs for the analysis and generation of sentences". IBM Journal of Research and Development. 32 (2). IBM Corp. Riverton, NJ, USA: 251–267. doi:10.1147/rd.322.0251.