9、常识推理与语用学中的内容处理

常识推理与语用学中的内容处理

1. 基于类比的常识推理

常识推理基于反复观察和偶然知识所提供的关系。例如，劳拉饥饿时脾气暴躁并没有类似定律或集合论的依据。而类比是常识推理的另一个维度，比如卡车因缺燃料无法启动，可类比为人因缺食物而脾气暴躁。

基于类比的常识推理有以下几个步骤：
1. C - 推理 1 ：α 没有燃料 ⇒ α 无法启动
- 输入：卡车没有燃料
- 输出：卡车无法启动
2. C - 推理 2 ：α 无法启动 ⇒ α 需要燃料
- 输入：卡车无法启动
- 输出：卡车需要燃料
3. S - 推理 ：卡车获得 β ⇒ β ε {柴油, 汽油, 电力, …}
- 输入：卡车获得燃料
- 输出：卡车获得柴油、汽油、电力或氢气等
4. C - 推理 4 ：α 获得燃料 ⇒ α 启动
- 输入：卡车获得燃料
- 输出：卡车启动

使用 DBS 的数据结构，第二个推理的数据驱动应用如下：

pattern
level


noun: α
fnc: start
prn: K




verb: start
sem: not
arg: α
prn: K


⇒


noun: (α K)
fnc: need
prn: K+1




verb: need
arg: (α K) fuel
prn: K+1




noun: fuel
cat: snp