Methoden zur Bewertung eines Systems schriftlicher Regeln

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Ich habe versucht, ein System zu entwickeln, das die Satzung einer Organisation bewertet, um die zugrunde liegende Logik zu bestimmen.

Ich denke, ein Prädikatsystem erster Ordnung würde für die Darstellung der Regeln funktionieren, die aus dem Text mittels Part-of-Speech-Tagging und anderen NLP-Techniken übersetzt werden könnten.

Gibt es eine systematische Möglichkeit, die Logikregeln erster Ordnung als Ganzes zu interpretieren, oder eine Art ML-Architektur, die als zweite Ebene fungieren würde, um Ähnlichkeiten zwischen den Elementen zu finden?

Beispielsweise,

Liste der lustigen Aktivitäten:

  • Golf
  • Kaffeepause
  • Pizza

Statuten:

  1. Am Freitag spielen wir Golf

  2. Am Freitag oder Samstag machen wir eine kurze Kaffeepause und wenn es Samstag ist, bekommen wir Pizza

Fazit: Unsere Gruppe hat Spaß am Wochenende

Es klingt weit hergeholt, aber ich bin gespannt, ob es möglich ist. Mir ist auch klar, dass vielleicht mehr Logik erster Ordnung besser geeignet wäre, die Schlussfolgerungen der zweiten Schicht zu ziehen.

machine-learning algorithms pattern-recognition logic jonsca
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PROLOG hat seine Wurzeln in der Logik erster Ordnung. Artikel über die theoretischen Grundlagen der Sprache könnten hilfreich sein.
Kramii setzt Monica am
@ Kramii Ja, das ist schon seit einiger Zeit auf meiner "ToDo" -Liste, toller Vorschlag.
Jonsca
Prädikate sind nur ein Schritt. Meinen Sie damit, dass wir am kommenden Freitag oder jeden Freitag oder jeden Freitag Golf spielen , außer an Feiertagen oder jeden Freitag, außer wenn wir etwas Wichtigeres zu tun haben , oder ... Wer sind wir , jedes Mal die gleichen Leute? Was ist, wenn jemand krank ist?
Usw.
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Vor ungefähr 20 Jahren hörte ich einen Vortrag von jemandem an der Tilburg University, der sich mit diesem Problem in einem rechtlichen Kontext befasste. Ich denke, wenn Sie nach "Expertensystem" suchen, werden Sie viele relevante Literatur finden.
Reinierpost
@reinierpost Ich habe immer an Expertensysteme gedacht, um domänenspezifisches Wissen in ein System wie dieses zu integrieren. Ich denke, das ist ein Anfang, aber ich suche auch nach einer Möglichkeit, dies ohne viel Input von "außen" zu tun, denke ich.
Jonsca

Antworten:

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Der Trick dabei ist, dass dies gut funktioniert, vorausgesetzt, dass Ihre Regeln in Prädikatform ausgedrückt werden können. Macht Golf immer noch Spaß, wenn es regnet oder wenn Sie schlecht spielen?

Wenn Sie etwas Flexibleres benötigen, sollten Sie sich einige statistische / Baysean-Tools ansehen. Dort würde man sagen, dass Golf mit hoher Wahrscheinlichkeit Spaß macht und nicht, dass es immer Spaß macht.

jmite
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Kennen Sie bestimmte statistische / bayesianische Instrumente aus der Hand?
Jonsca
Ich habe die Antwort akzeptiert, aber wie im obigen Kommentar, wäre jede weitere Info dankbar!
Jonsca
Ich weiß nicht viel über probabilistisches Denken, Sie möchten wahrscheinlich etwas über "Baysean Inference" lesen, aber ich kenne keine Pakete, die diese Fähigkeit bieten.
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