26、认知推理中的否定处理：原理、方法与实验

认知推理中的否定处理：原理、方法与实验

在自然语言处理和认知推理领域，对否定的准确处理至关重要。本文将深入探讨否定在认知推理中的相关问题，包括常见推理与否定的关系、处理否定的具体方法以及相关实验结果。

1. 常识推理与否定

在自动化常识推理中，自然语言中的否定需要以形式化的方式进行处理。传统方法通常结合蒙塔古语义学和模态逻辑的克里普克语义学来解决这一问题。在这种情况下，否定常常在施为动词（如“承诺”）的语境中被讨论。例如，“我不承诺不暗杀首相”这句话中的两个否定分别针对句子的不同部分，与经典逻辑中的双重否定不同，它们不会相互抵消。

近年来，话语表征理论和范畴语法为形式化否定检测提供了新的方法。通过自然语言处理工具链，可以基于这些理论检测否定。借助如 KnEWS 这样的工具，包含否定的完整句子最终可以转化为一阶逻辑形式。然而，自然语言中否定的含义往往具有高度的歧义性。在法语或德语等语言中，由于句法歧义，否定的范围甚至可能不明确。例如，德语句子 “Ich verspreche dir nicht ruhig zu bleiben.” 可能意味着 “我不承诺保持冷静” 或 “我承诺不保持冷静”。

为了在认知推理中妥善处理否定，准确识别否定线索并正确分配相应的否定对象（negatus）至关重要。有许多用于常识推理和否定的基准数据集，如 COPA 挑战（合理选择选项）、StoryClozeTest 等，这些数据集主要要求在日常情境中进行因果推理，但没有特别关注否定。此外，还有 ConanDoyle - neg 语料库，其中柯南·道尔的故事被标注了否定信息，以及 SFU 意见和评论语料库，该语料库专注于分析否定如何影响话语中评价意义的解释。

2. 认知推理系统