Project 2 Using Prolog as a Knowledge-Based System CSE 4/563, Knowledge Representation
Notice bibliographique
Résumé
This project is adapted from Russell & Norvig’s AI texts [1,2]. You are to specify and formalize a domain sufficient to answer a series of questions about the information in the sentence (which I will call sentence S): Yesterday, John went to the Wegmans Alberta Drive supermarket and bought a pound of tomatoes and two pounds of ground beef. You are then to load the knowledge base (KB) and your formalization of S into SICStus Prolog [3], and have it answer the following questions. Each question is followed by the correct answer in square brackets. 1. Is John a child or an adult? [Adult] 2. Does John now have at least two tomatoes? [Yes] 3. Did John buy any meat? [Yes] 4. If Mary was buying tomatoes at the same time as John, did he see her? [Yes] 5. Are the tomatoes made in the supermarket? [No] 6. What is John going to do with the tomatoes? [Eat them] 7. Does Wegmans sell deodorant? [Yes] 8. Did John bring any money to the supermarket? [Yes] 9. Does John have less money after going to the supermarket? [Yes] [1,2] 2
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,010 |
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 ».