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Enregistrement W1593702 · doi:10.1016/s0022-5347(17)37648-6

Uncertainty treatment in the rule interchange format: from encoding to extension

2008· article· en· W1593702 sur OpenAlexaff
Jidi Zhao, Harold Boley

Notice bibliographique

RevueUncertainty Reasoning for the Semantic Web · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotation formalisms in three dimensionsKnowledge representation and reasoningComputer scienceFuzzy logicDescription logicFormalism (music)Programming languageTheoretical computer scienceStable model semanticsSemantic WebExtension (predicate logic)Artificial intelligenceMathematicsMultimodal logic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harold.Boley AT nrc.gc.ca Abstract. The Rule Interchange Format (RIF) is an emerging W3C format that allows rules to be exchanged between rule systems. Uncertainty is an intrinsic feature of real world knowledge, hence it is important to take it into account when building logic rule formalisms. However, the set of truth values in the Basic Logic Dialect (RIF-BLD) currently consists of only two values (t and f). In this paper, we first present two techniques of encoding uncertain knowledge and its fuzzy semantics in RIF-BLD presentation syntax. We then propose an extension leading to an Uncertainty Rule Dialect (RIF-URD) to support a direct representation of uncertain knowledge. In addition, rules in Logic Programs (LP) are often used in combination with the other widely-used knowledge representation formalism of the Semantic Web, namely Description Logics (DL), in order to provide greater expressive power. To prepare DL as well as LP extensions, we present a fuzzy extension to Description Logic Programs (DLP), called Fuzzy DLP, and discuss its mapping to RIF. Such a formalism not only combines DL with LP, as in DLP, but also supports uncertain Description Logics (DL) and Logic Programs (LP) are the two main categories of knowledge

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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