塔内尔·塔米特;德雷克·德拉海姆;普里特·Järv 常识推理的可信度。 （英语） Zbl 07437097号 AndréPlatzer等人，《自动扣除——CADE 28》。2021年7月12日至15日，第28届自动扣款国际会议，虚拟活动。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。票据计算。科学。12699, 507-524 (2021). 摘要：常识推理一直被认为是人工智能的圣杯之一。我们的目标是开发一种基于逻辑的组件，用于混合-机器学习+逻辑-常识问答系统。该组件的一个关键特征是估计从包含不确定相反证据和从不同来源获得的支持证据的知识库中得出的陈述的可信度。我们没有计算精确的概率或设计新的微积分，而是专注于扩展现有的用于完全经典一阶逻辑的自动推理器所使用的方法和算法。本文介绍了导出答案的置信度估计的CONFER框架和实现。关于整个系列，请参见[Zbl 1475.68026号]. 引用于2文件 MSC公司： 03B35型 证明和逻辑操作的机械化 68伏15 定理证明（自动和交互式定理证明、演绎、解析等） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Tammet}等人，Lect。票据计算。科学。12699、507--524（2021；Zbl 07437097） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] 炼金2系统。https://code.google.com/archive/p/alchemy-2/ [2] 炼金术2系统存储库。https://github.com/PhDP/alchemy2 [3] Bachmair，L.，Ganzinger，H.：分辨率定理的证明。收录：Robinson，A.，Voronkov，A.（编辑）《自动推理手册》，第一卷，第2章。第19-99页。Elsevier（2001）·Zbl 0993.03008号 [4] Baltag，A.，Smets，S.：不断改变你的信念，瞄准真理。埃尔肯特尼斯75（2），255-270（2011）·Zbl 1251.03012号 [5] 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