Решить несоответствия в онтологии OWL

Question

(Спасибо за комментарии, я обновляю свой код и вопрос. Может быть, это будет полезно для других.)
Обновить
Я делаю несколько процессов редактирования в одной онтологии, в конце я понял, что моя онтология противоречива. Теперь я должен избавиться от всех неудовлетворенных классов. Я много искал, но нет кода для устранения несоответствий.

Следуйте подходу этой статьи и библиотеки Мэтью Хорриджа, и я до сих пор борюсь с этой проблемой. Я обновляю свой код и вопрос, это мое решение. Есть ли еще предложения для этого?

Что я делаю, чтобы устранить несоответствия:

1. Запустить рассуждение, чтобы найти неудовлетворительные классы
2. Из всех неудовлетворительных классов найдите только корневые-неудовлетворительные классы.
3. Найти объяснение аксиом для них
4. Оцените их и выберите аксиомы, которые пользователь должен удалить (или переписать)

В приведенном ниже коде (с использованием других существующих решений) мне нужно только реализовать функцию ранга (оставленный открытый вопрос в средстве разрешения несоответствий).

Например, для моей онтологии в нем 25 неудовлетворительных классов, из которых только 2 являются корнем несоответствий. Эти 2 корневых класса, имеет 11 аксиом (которые я получаю по getExplanations)

import java.io.File;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
import org.semanticweb.owl.explanation.impl.rootderived.CompleteRootDerivedReasoner;
import org.semanticweb.owl.explanation.impl.rootderived.StructuralRootDerivedReasoner;
import org.semanticweb.owlapi.apibinding.OWLManager;
import org.semanticweb.owlapi.model.*;
import org.semanticweb.owlapi.reasoner.OWLReasoner;
import org.semanticweb.owlapi.reasoner.OWLReasonerFactory;
import com.clarkparsia.owlapi.explanation.BlackBoxExplanation;
import com.clarkparsia.owlapi.explanation.HSTExplanationGenerator;
import com.clarkparsia.pellet.owlapiv3.PelletReasonerFactory;

public class InconsistencyTest {
 public static void main(String areg[]) throws Exception {

  File fileM = new File("address\\to\\my\\ontology\\myOnt.owl");
  OWLOntologyManager tempManager = OWLManager.createOWLOntologyManager();
  OWLOntology ont = tempManager.loadOntologyFromOntologyDocument(fileM);

  // run an reasoner
  OWLReasonerFactory reasonerFactory = new PelletReasonerFactory();
  OWLReasoner reasoner = reasonerFactory.createNonBufferingReasoner(ont);
  if (reasoner.isConsistent()) {
    // an ontology can be consistent, but have unsatisfiable classes.
    if (reasoner.getUnsatisfiableClasses().getEntitiesMinusBottom().size() > 0) {
    // means: an ontology is consistent but unsatisfiable!
        System.out.println("The ontology FAILED satisfiability test with Pellet reasoner. \n Unsatisfiable classes detected: "
                + reasoner.getUnsatisfiableClasses().getEntitiesMinusBottom().size());

        // This line return all unsatisfibaleClasses, but I do not need it
        // Iterator<OWLClass> aList=reasoner.getUnsatisfiableClasses().getEntitiesMinusBottom().iterator();

        // get root of unstaisfiableClasses, and get their explanations 
        BlackBoxExplanation bb = new BlackBoxExplanation(ont, reasonerFactory, reasoner);
        HSTExplanationGenerator multExplanator = new HSTExplanationGenerator(bb);

        CompleteRootDerivedReasoner rdr = new CompleteRootDerivedReasoner(tempManager, reasoner, reasonerFactory);
        for (OWLClass cls : rdr.getRootUnsatisfiableClasses()) {
            System.out.println("**** ROOT! " + cls);
            int maxEntailment = 5;
            Set<Set<OWLAxiom>> exSet = multExplanator.getExplanations(cls, maxEntailment);
            OWLAxiom deletedAxiom = rankAxiom(exSet);
            //return these axioms to user to delete or rewrite them
        }
    } else {
        System.out.println("The ontology PASSED the consistency test.");
    }
} else {
    System.out.println("The ontology FAILED the consistency test, please review the Axioms or debug using Protege");
    }
reasoner.dispose();
  }

Я все правильно понимаю? Есть ли какие-либо предложения по ранжированию аксиом?
Большое спасибо