Méthodes d'évaluation d'un système de règles écrites

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J'essayais de trouver un système qui évaluerait les règlements administratifs d'une organisation afin de déterminer leur logique sous-jacente.

Je pense qu'un système de prédicat de premier ordre fonctionnerait pour représenter les règles, qui pourraient être traduites du texte via le balisage d'une partie de la parole et d'autres techniques de PNL.

Existe-t-il un moyen systématique d'interpréter les règles logiques du premier ordre dans leur ensemble, ou un certain type d'architecture ML qui fonctionnerait comme une deuxième couche pour trouver des similitudes entre les éléments.

Par exemple,

Liste des activités ludiques:

  • le golf
  • pause café
  • Pizza

Règlements:

  1. Vendredi, nous jouons au golf

  2. Vendredi ou samedi, nous prenons une petite pause café, et si c'est samedi, nous obtenons une pizza

Conclusion: notre groupe s'amuse le week-end

Cela semble tiré par les cheveux, mais je suis curieux de savoir si c'est possible. Je me rends également compte qu'une meilleure logique du premier ordre serait peut-être mieux adaptée pour tirer les conclusions de la deuxième couche.

machine-learning algorithms pattern-recognition logic jonsca
la source
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PROLOG puise ses racines dans une logique de premier ordre. Des articles sur les fondements théoriques de la langue pourraient être utiles.
Kramii
@Kramii Oui, c'est sur ma liste de "tâches" depuis un certain temps, excellente suggestion.
jonsca
Les prédicats ne sont qu'une étape. Voulez - vous dire que nous jouons au golf à venir vendredi, ou chaque vendredi, ou tous les vendredis sauf les jours fériés , ou tous les vendredis , sauf si nous avons quelque chose de plus important à faire , ou ... Qui sommes - nous , les mêmes personnes chaque fois? Et si quelqu'un est malade? Etc. etc. etc.
reinierpost
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Il y a une vingtaine d'années, j'ai entendu une conférence d'une personne de l'Université de Tilburg qui travaillait sur ce problème dans un contexte juridique. Je pense que si vous recherchez «système expert», vous trouverez de nombreuses publications pertinentes.
reinierpost
@reinierpost J'ai toujours pensé aux systèmes experts comme un moyen de mettre des connaissances spécifiques à un domaine dans un système comme celui-ci. Je pense que c'est un début, mais je cherche aussi un moyen de le faire sans beaucoup de contribution de "l'extérieur", je pense.
jonsca

Réponses:

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L'astuce ici est que cela fonctionne bien à condition que vos règles puissent être exprimées sous forme de prédicat. Le golf est-il toujours amusant s'il pleut ou si vous jouez mal?

Si vous avez besoin de quelque chose de plus flexible, vous voudrez peut-être regarder quelques outils statistiques / Baysean. Là-bas, vous diriez que le golf a une forte probabilité d'être amusant, non pas qu'il soit toujours amusant tout le temps.

jmite
la source
Connaissez-vous des outils statistiques / bayésiens spécifiques?
jonsca
J'ai accepté la réponse, mais comme dans le commentaire ci-dessus, toute autre information serait appréciée!
jonsca
Je ne connais pas trop de détails sur le raisonnement probabiliste, vous voudrez probablement faire quelques lectures sur "Inférence Baysean", mais je ne connais pas les packages qui offrent cette capacité.
jmite