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利用受控自然语言实现高质量知识获取

作者 田田高



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OASIcs公司。ICLP.2017.13.pdf
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田田高

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田田高。使用受控自然语言实现高质量的知识获取。在第33届逻辑编程国际会议(ICLP 2017)的技术交流中。信息学开放获取系列(OASIcs),第58卷,第13:1-13:10页,Dagstuhl–Leibniz-Zentrum für Informatik Schloss(2018)
https://doi.org/10.4230/OASIcs.ICLP.2017.13

摘要

受控自然语言(CNL)是一种有效的知识获取和推理语言。它们被设计为语法受限的自然语言子集,同时具有高度的表达能力。CNL被设计为自动转换为逻辑表示,可以将其输入规则引擎进行查询和推理。在这项工作中,我们构建了一个名为KAM的知识获取机器,它扩展了尝试控制英语(ACE)并实现了三个目标。首先,KAM可以识别与相同逻辑表示相对应但以各种句法形式表达的CNL句子。其次,KAM提供了一个图形用户界面(GUI),允许用户消除从文本中获得的知识的歧义,并结合用户反馈来提高知识获取质量。第三,KAM使用准一致逻辑框架对CNL语句进行编码,以便在存在不一致知识的情况下实现推理。
关键词
  • 逻辑程序设计
  • 受控自然语言
  • 知识获取

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