its_DomainModel - модуль, служащий основой для остальных модулей Compprehensive ITS (its_*), и отвечающий за создание и хранение необходимых моделей данных о предметной области.

• Построение модели предметной области - описание сущностей и их типов, присущих данной предметной области.
• Построение LOQI-выражений, описывающих действия и рассуждения над моделью предметной области.
• Построение графов мыслительных процессов, представляющих модель мышления, необходимого для решения некоторой задачи в заданной предметной области.
• Валидация описанных выше моделей.

Подробнее о функционале этого и других модулей читайте на вики.

Как автор данных проектов, я рекомендую использовать Maven + JitPack для подключения проектов its_* как зависимостей в ваших собственных проектах. Для этого необходимо:

1. В pom.xml своего проекта указать репозиторий JitPack:

<repositories>
	<repository>
		<id>jitpack.io</id>
		<url>https://jitpack.io</url>
	</repository>
</repositories>

2. Также в pom.xml указать репозиторий как зависимость:

<dependency>
	<groupId>com.github.Max-Person</groupId>
	<artifactId>its_DomainModel</artifactId>
	<version>...</version>
</dependency>

• В качестве версии JitPack может принимать название ветки, тег (release tag), или хэш коммита. Для данных проектов я рекомендую указывать тег последней версии (см. tags), чтобы ваш проект не сломался с обновлением библиотек.

3. В IntelliJ IDEA надо обновить зависимости Maven (Maven -> Reload All Maven Projects), и все, данный проект настроен для использования в качестве библиотеки.

4. Вместе с артефактами данной библиотеки всегда доступен ее исходный код, а в нем и документация (kotlindoc/javadoc). Проект на 90% задокументирован, поэтому смотрите на документацию к используемым вами методам!
Для того, чтобы исходный код и документация тоже подтянулись, нужно в IntelliJ IDEA сделать Maven -> Download Sources and/or Documentation -> Download Sources and Documentation

Примеры использования описаны на Java, т.к. я думаю, что вы с большей вероятностью будете использовать именно ее (использование на Kotlin в принципе аналогично, и более просто).

Создать модель предметной области из .loqi файла:

DomainModel domainModel = DomainLoqiBuilder.buildDomain(new FileReader(filename)); 

Создать модель предметной области из папки с .csv словарями и RDF файлами:

DomainModel domainModel = DomainDictionariesRDFBuilder.buildDomain(  
    directoryPath,  
    Collections.emptySet() 
);

Наполнить существующую модель данными из .loqi файла:

domainModel.addMerge(DomainLoqiBuilder.buildDomain(new FileReader(newFilename)))

Наполнить существующую модель данными из RDF:

DomainRDFFiller.fillDomain(  
    domainModel,  
    ttlFilePath,  //путь к .ttl файлу с RDF
    Collections.emptySet(), //или Set.of(DomainRDFFiller.Option.NARY_RELATIONSHIPS_OLD_COMPAT)  
    someTtlBasePrefix //префикс, использующийся в .ttl файле - например RDFUtils.POAS_PREF  
);

Запись в виде LOQI:

DomainLoqiWriter.saveDomain(  
    domainModel,  
    new FileWriter(filename),  
    Collections.emptySet()  
);

Запись в виде RDF:

DomainRDFWriter.saveDomain(  
    domainModel,  
    new FileWriter(filename),  
    someTtlBasePrefix, //префикс, использующийся в .ttl файле - например RDFUtils.POAS_PREF    
    Collections.emptySet() //или Set.of(DomainRDFWriter.Option.NARY_RELATIONSHIPS_OLD_COMPAT)  
);

Построение дерева решений из .xml файла

DecisionTree decisionTree = DecisionTreeXMLBuilder.fromXMLFile(filename);

//Строим и валидируем составную модель (предметная область + теги + деревья решений)  
DomainSolvingModel domainSolvingModel = new DomainSolvingModel(  
    directoryPath,  
    DomainSolvingModel.BuildMethod.LOQI  
);  
domainSolvingModel.validate();  
  
//Получаем общую модель для под-области  
DomainModel subDomainModel = domainSolvingModel.getMergedTagDomain(someTagName);  
  
//Получаем модель для конкретной ситуации  
DomainModel situationDomain = DomainLoqiBuilder.buildDomain(new FileReader(situationFileName));  
//Объединяем модель ситуации с моделью под-области - делаем ее полной  
situationDomain.addMerge(subDomainModel);  
//Валидируем модель ситуации  
situationDomain.validateAndThrow();  
  
//Получаем дерево решений из составной модели  
DecisionTree decisionTree = domainSolvingModel.getDecisionTree();  
  
//...проводим дальнейшие вычисления (см. its_Reasoner)