たくさんのソフトウェアシステムが意味的解釈(semantic interpretation)のためにオントロジーを利用している．しかし，意図されていないモデルを認めるオントロジーは，相互運用性を阻害する誤解を生みうる．何故なら，それらの語彙は曖昧にしか定義されていないためである．基礎的なオントロジー，例えばSUMOのようなもの，は全ての知識表現活動？企業？(enterprise)に適用可能な一般的な概念のためのリッチな特徴づけを提供する．それらのオントロジーは，意味のreferenceとして広く再利用できることを意図されている．Ontology verificationはさらなる公理化の方法による意図されないモデルを除外するために理論を検査するプロセスであり，失われた意図されたモデルを特徴づけるものである．この原稿では，私たちは，SUMOの核となる時間的な概念のサブ理論を検査する．そして，他の時間オントロジーとか，DOLCEとか一般的オントロジーであるPSLとのオントロジーマッピングを通してその公理化を関係づける．結果として，私たちはいくつかのmissing axiomsを追加することと他の公理の修正を提案する．そのmissing axiomsは，私たちがverification taksの中で同定したものである．
2018.02.25
@inproceedings{DBLP:conf/fois/MunozG16,
author = {Lydia Silva Mu{\~{n}}oz and
Michael Gr{\"{u}}ninger},
editor = {Roberta Ferrario and
Werner Kuhn},
title = {Mapping and Verification of the Time Ontology in {SUMO}},
booktitle = {Formal Ontology in Information Systems - Proceedings of the 9th International
Conference, {FOIS} 2016, Annecy, France, July 6-9, 2016},
series = {Frontiers in Artificial Intelligence and Applications},
volume = {283},
pages = {109--122},
publisher = {{IOS} Press},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.3233/978-1-61499-660-6-109},
doi = {10.3233/978-1-61499-660-6-109},
timestamp = {Tue, 09 Feb 2021 08:32:31 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/fois/MunozG16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}