Metode untuk mengevaluasi sistem aturan tertulis

16

Saya mencoba untuk datang dengan sebuah sistem yang akan mengevaluasi peraturan bagi suatu organisasi untuk menentukan logika yang mendasari mereka.

Saya pikir sistem predikat orde pertama akan berfungsi untuk mewakili aturan, yang dapat diterjemahkan dari teks melalui penandaan bagian-of-speech dan teknik NLP lainnya.

Apakah ada cara sistematis untuk menafsirkan aturan logika orde pertama secara keseluruhan, atau beberapa jenis arsitektur ML yang akan berfungsi sebagai lapisan kedua untuk menemukan kesamaan di antara elemen-elemen.

Sebagai contoh,

Daftar kegiatan yang menyenangkan:

  • golf
  • rehat kopi
  • Pizza

Anggaran Rumah Tangga:

  1. Pada hari Jumat, kami bermain golf

  2. Pada hari Jumat atau Sabtu, kami mengambil kopi istirahat sebentar, dan jika itu hari Sabtu, kami mendapatkan pizza

Kesimpulan: grup kami bersenang-senang di akhir pekan

Kedengarannya jauh dibuat, tapi saya ingin tahu apakah itu mungkin. Saya juga menyadari bahwa mungkin lebih logika orde pertama akan menjadi lebih cocok untuk mengemudi kesimpulan dari lapisan kedua.

machine-learning algorithms pattern-recognition logic jonsca
sumber
3
PROLOG berakar pada logika tingkat pertama. Artikel tentang dasar-dasar teoretis bahasa mungkin berguna.
Kramii
@ Kramii Ya, itu sudah ada dalam daftar "todo" saya selama beberapa waktu, saran yang bagus.
jonsca
Predikat hanya satu langkah. Apakah Anda berarti kita bermain golf datang Jumat, atau setiap hari Jumat, atau setiap hari Jumat kecuali pada hari libur , atau setiap hari Jumat kecuali ketika kita memiliki sesuatu yang lebih penting untuk dilakukan , atau ... Siapa kita , set yang sama orang setiap kali? Bagaimana jika seseorang sakit? Dll dll.
reinierpost
1
Beberapa 20 tahun yang lalu saya mendengar ceramah dari seseorang di Tilburg University yang bekerja pada masalah ini dalam konteks hukum. Saya pikir jika Anda melakukan pencarian untuk 'sistem pakar' Anda akan menemukan banyak literatur yang relevan.
reinierpost
@reinierpost Saya selalu berpikir sistem pakar sebagai cara untuk menempatkan pengetahuan domain spesifik ke dalam sistem seperti ini. Saya pikir itu awal, tetapi saya juga mencari cara untuk melakukan ini tanpa banyak masukan dari "luar", saya pikir.
jonsca

Jawaban:

2

Kuncinya di sini adalah bahwa ini berfungsi dengan baik asalkan aturan Anda dapat dinyatakan dalam bentuk predikat. Apakah golf masih menyenangkan jika hujan, atau jika Anda bermain dengan buruk?

Jika Anda membutuhkan sesuatu yang lebih fleksibel, Anda mungkin ingin melihat beberapa alat statistik / Baysean. Di sana, Anda akan mengatakan bahwa golf memiliki kemungkinan besar untuk bersenang-senang, bukannya selalu menyenangkan.

Ya ampun
sumber
Apakah Anda tahu ada alat statistik / Bayesian tertentu, begitu saja?
jonsca
Saya menerima jawabannya, tetapi seperti dalam komentar di atas, info lebih lanjut akan dihargai!
jonsca
Saya tidak tahu terlalu banyak detail tentang alasan probabilistik, Anda mungkin ingin membaca tentang "Baysean Inference", tetapi saya tidak tahu tentang paket yang menyediakan kemampuan itu.
jmite