Deductive classifier とは

演繹的分類子は、人工知能推論エンジンの一種である。これは、医学研究や分子生物学などのドメインに関するフレーム言語の宣言を入力として受け取ります。たとえば、クラス、サブクラス、プロパティ、および許容値の制限の名前。分類器は、様々な宣言が論理的に一貫性があるかどうかを判断し、そうでない場合には、特定の一貫性のない宣言およびそれらの間の不一致を強調する。宣言が一貫している場合、分類器は入力に基づいて追加情報をアサートすることができます。たとえば、既存のクラスに関する情報を追加したり、追加のクラスを作成したりすることができます。これは、ルールのIF-THEN条件をトリガーする従来の推論エンジンとは異なります。クラシファイアは、入力として受け取り、ファーストオーダーロジックを介して出力を生成するという点で、定理証明者と同様です。クラシファイアはKL-ONEフレーム言語に由来しています。彼らはセマンティックWebの実現可能なテクノロジーに参加するようになり、ますます重要になっています。現代の分類器はWeb Ontology Languageを活用しています。彼らが分析し生成するモデルは、オントロジーと呼ばれます。

KL-ONE とは

KL-ONE(「kayell won」と発音される)は、意味ネットワークとフレームの伝統におけるよく知られた知識表現システムである。つまり、フレーム言語です。このシステムは、意味ネットワーク表現における意味不明瞭さを克服し、概念的情報を構造化された継承ネットワークとして明示的に表現しようとする試みである。
KL-ONEのようなシステムのファミリがあります。 KL-ONEが開始した革新の1つは、フレームオントロジーを検証し、ドメイン専門家によって提供された初期情報に基づいてオントロジーに関する新しい情報を推論する自動推論エンジンである演繹的分類子の使用でした。
KL-ONEのフレームはコンセプトと呼ばれます。これらは、サブムムリレーションを使用して階層を形成します。 KL-ONEの用語では、スーパークラスはそのサブクラスを包含していると言われています。複数の継承が許可されています。実際には、コンセプトは、複数の他のコンセプトから継承される場合にのみ、適切に形成されると言われています。トップコンセプト(通常はTHING)を除くすべてのコンセプトには、少なくとも1つのスーパークラスが必要です。
KL-ONEの記述は、基本的な概念と定義された概念の2つの基本的なクラスに分かれています。プリミティブは、完全に定義されていないドメイン概念です。これは、コンセプトのすべてのプロパティが与えられた場合、これを分類するには不十分であることを意味します。それらは不完全な定義と見なすこともできます。同じビューを使用して、定義された概念は完全な定義です。概念の性質を考えると、概念を分類するために必要かつ十分な条件である。
スロット概念はロールと呼ばれ、ロールの値はロールフィラーです。さまざまな状況で使用されるいくつかの異なるタイプのロールがあります。最も一般的で重要な役割タイプは、ロールが複数のフィラーで満たされる可能性があるという事実をキャプチャする一般的なRoleSetです。