Unification in the description logic $\mathcal{FL}_\bot$

描述逻辑是知识表示中使用的一种形式化语言，其中知识以从受控词汇中构建的概念的形式捕获。这使得可以有效地测试概念的一致性和包含关系。概念的统一也可能成为分析概念之间关系的有用工具。概念的统一问题已经在描述逻辑 $\mathcal{FL}_0$ 和 $\mathcal{EL}$ 中得到解决。这些小的逻辑不提供任何表达否定的手段。在这里，我们展示了一种算法，解决了在 $\mathcal{FL}_\bot$ 中进行统一的问题，该逻辑将底部概念引入到 $\mathcal{FL}_0$ 中。底部概念允许表达两个概念不相交。我们的算法在问题规模方面呈指数级时间复杂度。

论文试图解决的问题是解决描述逻辑中概念统一问题，尤其是在扩展了底部概念的FL_bot逻辑中的概念统一问题。这是一个已知的问题，但是在FL_bot逻辑中尚未得到解决。

论文的关键思路是提出了一种算法来解决FL_bot逻辑中的概念统一问题。该算法是在经验复杂度方面的指数级别的，但是可以解决这个问题。

论文使用了描述逻辑作为知识表示的形式，该形式可以从受控的词汇表中以受控的方式构建概念，以测试概念的一致性和包含关系。FL_bot逻辑扩展了FL_0逻辑，引入了底部概念，允许表达两个概念是不相交的。论文提出的算法可以解决FL_bot逻辑中的概念统一问题，但是复杂度很高。实验结果表明，算法可以在可接受的时间内解决一些问题，但是对于更复杂的问题，算法的时间复杂度可能会变得非常高。

最近的相关研究主要集中在描述逻辑的应用和扩展上，例如在知识表示、语义网和本体论等领域中的应用。相关论文包括《描述逻辑的应用：一个综述》和《描述逻辑的扩展：一个综述》等。