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用于知识表示和推理的受控自然语言

作者 田田高



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OASIcs公司。ICLP.2016.19.pdf
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田田高

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田田高。用于知识表示和推理的受控自然语言。第32届国际逻辑程序设计会议技术交流(ICLP 2016)。信息学开放获取系列(OASIcs),第52卷,第19:1-19:10页,Dagstuhl Schloss–Leibniz Zentrum für Informatik(2016)
https://doi.org/10.4230/OASIcs.ICLP.2016.19

摘要

受控自然语言(CNL)是知识表示和推理的有效语言。它们是基于特定的自然语言设计的,具有受限的词汇和语法。与基本语言相比,CNL是明确和简单的。它们保留了自然语言的表现力和连贯性。本文主要关注一类CNL,称为面向机器的CNL,它具有定义良好的语义,可以确定性地翻译为形式语言进行逻辑推理。尽管出现了许多面向机器的CNL,并已在许多应用领域中用于解决问题和回答问题,但仍有许多局限性:首先,CNL无法处理知识库中的不一致性。其次,CNL的功能不足以识别句子的不同变体,因此可能无法返回预期的推理结果。第三,CNL没有一个好的可废止推理机制。本文针对这三个问题,提出了解决这些问题的研究方案。它还显示了当前的研究状态:一个准一致性逻辑框架,从中创建了指导用户编码CNL句子的六个原则。实验结果表明,该次一致性逻辑框架和这六个原则可以通过注入不一致性来一致有效地解决字谜问题。
关键词
  • 受控自然语言
  • 准一致逻辑
  • 可推迟推理

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