Presidential Young Investigator Award

总统青年研究员奖

• 批准号: 9058441
• 负责人: Kevin Ashley
• 金额: $ 31.25万
• 依托单位: University of Pittsburgh
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Continuing Grant
• 财政年份: 1990
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1990-09-15 至 1998-01-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9058441&HistoricalAwards=false
• 关键词: Presidential; Young; Investigator; Award

Intelligently assessing relevance is a central issue in AI. Whether in diagnosis, problem solving, or explanation, AI systems must determine the information in a database that isrelevant to the task. Assessing relevance is difficult because it depends on context. This work focuses on resoning symbolically about relevance of cases or features in context in a computationally tractable way. Integrating expanded domain theories, where such theories are often ill-defined or partial, into the assessment of relevance is a primary goal of the work. The ultimate goal of this approach is to design an intelligent tutoring system that will train students to argue with cases.

智能地评估相关性是AI的核心问题。 无论是在诊断、解决问题还是解释方面， 必须确定数据库中的信息， 任务。 评估相关性是困难的，因为它取决于 上下文 这项工作的重点是象征性地共鸣， 计算环境中的情况或特征的相关性 温顺的方式。 整合扩展域理论，其中， 理论往往是不明确的或片面的，到评估 相关性是这项工作的主要目标。 的最终目标 这种方法是设计一个智能辅导系统， 将训练学生用案例进行辩论。