本論文では、記述論理における典型性を扱うための概念認識型マルチプリアファレンス意味論を開発しています。このアプローチでは、優先度が付与された概念のコレクションから、解除可能な概念の包含を含むランク付けされたTBoxを用いて、概念に関連付けられた優先順位を評価します。Brewkaの質的優先フレームワークを基にしたこの意味論において、優先順位を組み合わせて解除可能な包含を評価するための優先解釈を定義します。また、軽量な記述論理EL+botに対して、マルチプリアファレンスアプローチによる解除可能な推論を達成するために、Answer Set Programming（特にasprin）を利用しています。この研究は、ICLP 2020に提出されました。