The RatioLog Project: Rational Extensions of Logical Reasoning
The RatioLog Project: Rational Extensions of Logical Reasoning
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RatioLog 项目：逻辑推理的理性扩展
DOI：
10.1007/s13218-015-0377-9
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Claus-Peter Wirth
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ulrich Furbach;Claudia Schon;Frieder Stolzenburg;Karl-Heinz Weis;Claus-Peter Wirth
更高层次的认知包括逻辑推理和用常识回答问题的能力。 RatioLog 项目通过自动演绎和认知计算的方法解决深度问答中的理性推理问题。在第一阶段，我们结合信息检索和机器学习技术，从德语版免费百科全书“维基百科”的大量文本中找到合适的候选答案。在第二阶段，自动定理证明器尝试根据候选答案的逻辑表示来验证它们。在第三阶段，由于知识可能不完整且不一致，我们考虑扩展逻辑推理以改进结果。在这种情况下，我们致力于应用人类推理技术：我们采用可废止推理来比较答案。特殊性、道义逻辑、规范推理和模型构建。此外，我们根据问题和答案的语义结构，使用集成的基于案例的推理和机器学习技术来学习给出正确的答案。
Higher-level cognition includes logical reasoning and the ability of question answering with common sense. The RatioLog project addresses the problem of rational reasoning in deep question answering by methods from automated deduction and cognitive computing. In a first phase, we combine techniques from information retrieval and machine learning to find appropriate answer candidates from the huge amount of text in the German version of the free encyclopedia “Wikipedia”. In a second phase, an automated theorem prover tries to verify the answer candidates on the basis of their logical representations. In a third phase—because the knowledge may be incomplete and inconsistent—we consider extensions of logical reasoning to improve the results. In this context, we work toward the application of techniques from human reasoning: We employ defeasible reasoning to compare the answers w.r.t. specificity, deontic logic, normative reasoning, and model construction. Moreover, we use integrated case-based reasoning and machine learning techniques on the basis of the semantic structure of the questions and answer candidates to learn giving the right answers.
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DOI：
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发表时间：
1996
期刊：
European Conference on Logics in Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Ilkka Niemelä
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发表时间：
2002
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影响因子：
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作者：
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R. Bergmann
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Claus;Frieder Stolzenburg
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发表时间：
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S. Shostak
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