Nov, 2018

一个基于描述逻辑的常识概念组合框架：整合典型性、概率和认知启发

PDF
TL;DR本文提出了一种能够描述原型概念组合现象的非单调典型性描述逻辑，它基于合理封闭的典型性描述逻辑 ALC TR 和概率描述逻辑的分布式语义，使用了人类用于概念组合的认知启发式。在此基础上，我们还给出了该逻辑的 EXPTIME 完全性推理方法。
发现论文，激发创造
  • 概率逻辑推理

    本研究采用分布语义模型为基础，提出了描述逻辑的概率语义，设计了 TRILL P 系统，实现了对具有概率知识库的查询的概率计算和推理学习算法。

    May, 2014

  • 关于命题典型逻辑的理性蕴涵

    Propositional Typicality Logic is a logic enriched with a typicality operator and studied in terms of ranked models like KLM approach; the semantics introduces non-monotonic features leading to the development of three different (semantic) versions of entailment based on different notions of minimality.

    Sep, 2018

  • 一种分析概念组合的组合性的概率框架

    本文提出了一种新的概率框架，用于评估概念组合的语义是否是组合性的，并提供了将概念组合的语义分类为 “组合性” 或 “非组合性” 的正式方法。

    May, 2013

  • 多方面常识知识的联合推理

    本文提出了一种多维模型的常识知识语句，以及一种关于相关语句集合的联合推理方法。通过将推理转化为整数线性规划，采用软约束和松弛 LP 的降维成本理论来计算信息化排序，本方法可以应用于多个大型 CSK 收集，最终可以将这些内容转化为更干净和更具表现力的知识。

    Jan, 2020

  • 有限域上描述逻辑中的统计推理（完整版）

    本文针对统计知识推理的问题，提出了一种基于描述逻辑和概率论的扩展方法，并设计出多种算法来实现推理。

    Jun, 2017

  • 一种描述逻辑用于类比推理

    在本文中，我们利用类比推理介绍了一种推断缺失知识的机制，用于完善本体论，从而解决现有本体论不完整的问题，并且提出了一种基于双射映射的新型语义，分析了该语义下类比的特性，展示了两种合理的推断模式：规则翻译和规则外推。

    May, 2021

  • 在具有典型性条件逻辑中对多层感知器的优先解释

    研究了知识表示缺陷推理的多重优先语义与多层神经网络模型之间的关系，通过多重优先语义对多层感知器进行了偏好解释，并利用模型检查和蕴含性方法验证了条件属性。

    Apr, 2023

  • 基于有限多值语义的加权条件知识库神经网络推理 ASP 方法

    本篇论文研究了具有典型性的加权条件 ALC 知识库的三种不同语义构建，在逻辑语义学中，基于 “概念分层” 多重优先语义。利用 ASP 和 “asprin” 进行推理，以 phi-coherent 语义为基础，适用于表征 MLPs 的静止状态。作为概念验证，我们尝试检查训练的 MLPs 的性质。

    Feb, 2022

  • 基于概念语义的描述逻辑 ALC 推理

    本文通过使用范畴语言重新表达了具有一般 TBox 的描述逻辑 ALC 通常的集合论语义，从而为 ALC 的语义提供了一种更模块化的表示。我们展示了一个多项式空间的确定性算法用于检查概念满足性的子逻辑，该子逻辑在传统的集合论语义中是无法定义的。

    May, 2022

  • 逻辑模型和分布式模型的组合表征意义

    采用基于概率逻辑推理的混合方法将基于逻辑和分布式语义组合起来，提高了在文本推理任务上的表现。

    May, 2015