PSOATransRun: Translating and Running PSOA RuleML via the TPTP Interchange Language for Theorem Provers.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. PSOA RuleML is an object-relational rule language general-izing POSL, OO RuleML, F-logic, and RIF-BLD. In PSOA RuleML, the notion of positional-slotted, object-applicative (psoa) terms is used as a generalization of: (1) positional-slotted terms in POSL and OO RuleML and (2) frame and class-membership terms in F-logic and RIF-BLD. We demonstrate an online PSOA RuleML reasoning service, PSOATransRun, consisting of a translator and an execution engine. The translator, PSOA2TPTP, maps knowledge bases and queries in the PSOA RuleML presentation syntax to the popular TPTP interchange language, which is supported by many first-order logic theorem provers. The trans-lated documents are then executed by the open-source VampirePrime reasoner to perform query answering. In our implementation, we use the ANTLR v3 parser generator tool to build the translator based on the grammars we developed. We wrap the translator and execution engine as resources into a RESTful Web API for convenient access. The presen-tation demonstrates PSOATransRun with a suite of examples that also constitute an online-interactive introduction to PSOA RuleML. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,014 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».