対話式のセマンティクスを記述する述語の参照解決を実行する場合、オープン ワールドで作業するため、部分的な統合を許容できる必要があります。
たとえば、次のシナリオを考えてみましょう。
目の前に青い箱があります。id を使用して、この青いボックスを参照します3。
一連の述語box(x)^blue(x)は、既知の青いボックスに簡単に解決できます。このクエリを実行すると、返されます3
述語のセットはball(x)^yellow(x)何にも解決されません。これで問題ありません。
しかし、今考えball(x)^yellow(x)^box(y)^blue(y)^behind(x,y) てみてください。それは、青いボックスの後ろにある黄色いボールです。
黄色いボールについてはわかりませんが、青いボックスについては知っています! もちろん、既知のボックスの後ろにボールがなく、別のボックスについて話されていた可能性もあります。しかし、どのボックスについて話しているかはわかっていると確信しています。
私は、一連の命題を満たすバインディングの各セットの確率を計算する確率論的枠組みの中で作業しています。次に、参照解決プロセスは、最も可能性の高い統合子/バインディングのセットを返します。残念ながら、 を考慮すると、私のシステムは、 id のボックスの後ろにある黄色のボールを認識していないため、にバインドされるbehind(x,y)可能性を一掃します。3y3
述語の部分的な統合を行う方法はありますか?システムが、ステートメントの解決が最も可能性が高い、y/3 x/?つまり y が 3 にバインドされ、x のアイデンティティが不明であると判断するようにする方法はありますか?