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これは私の前の質問のフォローアップです。次の形式の決定木があります。

それを Drools Expert のルールに変換したいと考えています。の使用insertLogicalが提案されています。Drools のドキュメントには、次のように書かれていinsertLogicalます。

insertLogical(new Something()); insert に似ていますが、現在実行中のルールの真偽を裏付けるファクトがなくなると、オブジェクトは自動的に取り消されます。

これらのオブジェクトが取り消されるという事実は便利です (メモリ内に何万ものオブジェクトがあり、それぞれがこれらの束を作成するため)。retract(object)作業メモリからオブジェクトを削除するメソッドもあります。エンド ノードに到達し、そこに到達するretractベース オブジェクトを (ディシジョン ツリーに従って) 削除すると、トラバーサル中に作成されたこれらの一時オブジェクトもすべて削除されますか?insertLogical

ユーザーがルールを定義し、質問をして、一連のルールに従ってステートメントが合法か違法かを確認できる Web アプリケーションを実装しようとしています。私が考えているドメインは、小さなコミュニティやクラブのルールです。

たとえば、考えられるルール セットに次のルールが含まれているとします。

そして、誰かが尋ねます"Can I park my Honda here?"

システムは、最初に次のような質問と回答ツリーに従って回答を試みます。

ユーザーが各ノードで回答を選択すると、システムは「最終」回答を表すリーフ ノードに到達するまで、回答に従って次の質問をします。

各ノードで、ユーザーはシステムに、質問で使用される用語の説明または定義を求めることができます。説明は、用語を含む一連のステートメントであり、それ自体でさらに説明または定義できます。

十分な経験が得られると、システムは最初の「ホンダは車ですか?」などの特定のノードを自動的にスキップできます。「駐車場」の文脈で「ホンダ」は常に「車」を意味することを学習したとき。

このツリーには示されていませんが、一部のツリーには「未定義」のリーフ ノードが含まれる場合があります。これは、ルールがツリーを完全に作成するのに十分な範囲を提供しなかった場合を表し、明確化または修正のために質問を人間の専門家にリダイレクトする必要があります。ルール。

目標は、データベースでルールを定義し、必要に応じてこれらの Q&A ツリーを動的に生成することです。

ここに示されているルールと質問は自然言語として表されていますが、初期システムは代わりに記号論理を使用します。この論理解析に加えて NLP を実行すると、初期システムが非常に複雑になるためです。ルールは最初は自然言語として起草されますが、システムに入力される前に手動で個別のルールに変換されます。質問は単純な自然言語のステートメントとして表示され、回答は多肢選択式になります。

これは実用的なプロジェクトのように見えますか? 先行技術はありますか？これまでのところ、このようなものについて読んだことはありませんが、どの検索キーワードがこのシステムを適切に説明しているかわかりません.

どのツールを使用すればよいですか? 質問をルールに一致させ、質問の範囲を絞り込むために、意思決定ツリーまたはある種のエキスパート システムを使用する必要があるかどうかはわかりません。

私は、フォーラムからのデータを分析して信頼できる情報を取得するエキスパート システムに取り組んでおり、これらの情報を使用してエキスパート システムを学習しています。

問題は、フォーラム上の既存のデータの約 50% のみが真実である場合に、90% の信頼できるデータを提供するデータを抽出する方法です。フォーラムのデータ抽出に関する最良のリソースは何ですか??

このトピックについてよく検索しましたが、主に「フォーラム」という不適切なキーワードが原因で、何も見つかりませんでした!!

ありがとうございました

複数のマルチフィールドファクトの複数のスロットに基づいて値を計算するこの関数があります。

かなりの数のスロットが関係しており、それらすべてが関数で必要とされるため、次のように、ファクト全体を関数に渡してそのスロットにアクセスできるかどうかを考えていました。

この例で?fact-adrres:slot-nameを見て、うまくいくと思ったのですが、うまくいきません。それで、それは可能ですか、そしてそれを行う方法は?

クリップス6.3を使用。

私は推論エンジン (フォワード チェーン) を備えたエキスパート システムを使用していますが、非常に単純な概念を使用して決定木より優れている理由を説明したいと思います。（ある特定の状況で）

同様の質問がstackoverflowにあることは知っていますが、探している答えではありません。

これが私の問題です：

顧客関係管理では、顧客が 1 つの製品について決定を下せるように、さまざまなビジネス ルール (ダイアログ ルールを誘導する) を使用しています。注: ルールは頻繁に追加されます (1 日 2 回)。

顧客は、答えを得る前に一連の質問に答えます。ビジネス ルールとダイアログ ルールを組み合わせることで、結果として得られるアンケートは、最適な意思決定ツリーによって生成されるものと似たものになります。隠れた理屈が全然違うのに。

そのような場合の決定木と比較して、スケーラビリティ、堅牢性、複雑さ、および効率性の観点から、推論エンジンに賛成する（または反対する）主な議論は何かを知りたいです。

すでにいくつかのアイデアはありますが、誰かを説得する必要があるため、十分な議論ができていないようです。

アイデアをお寄せいただきありがとうございます。この件に関して読むべき良い論文を教えていただければ幸いです。

AIML ファイル: http://www.alicebot.org/aiml/aaa/ これらの AIML ファイルを Prolog プログラムの知識ベースにしたいと考えています。助けて。前もって感謝します。

PS私の悪い英語を許してください。

私は現在、エラーが発生しやすいソフトウェアのごく一部をサポートしています。インストール中などに人が間違ってしまう可能性があることはたくさんあります。

それで、学校で遊んでいた「エキスパートシステム」と呼ばれるものを思い出しました。そのため、プログラムは質問をし、問題の解決に導きます。そんなシステムを作ってみたいと思い、インターネットで解決策を探しました。

しかし、そのようなエキスパート システムを作成するプログラムは見つかりませんでした。

何か提案はありますか、それとも自分でプログラムする必要がありますか?

エキスパート システムを設計するための優れた (そして最近の) リソースを知っている人はいますか?

クライアントから、新しいユーザーが自分のドメインに入るのを支援するWebベースのツールを構築するように依頼されました。システムは、ユーザーとその興味に関するプロファイルを作成するのに役立つ質問をユーザーに尋ねます。このプロファイルは、実際のカウンセラーがユーザーが次に何をする必要があるかを理解するために使用できます（つまり、資金を調達し、パートナーを見つけ、さらに調査を行います）。

理想的には、ユーザーは特定の質問をスキップして続行できるはずです。後の決定ポイントで、システムは、その情報が続行する必要がある場合にスキップした前の質問に答えたいかどうかを尋ねることができます。

私の質問は、このようなシステムをコーディングするための最良の方法は何ですか？私はエキスパートシステムと決定木を見てきました。ユースケースパターンはエキスパートシステムに適合しているように見えますが、このようなツールを構築するための優れたWebフレームワークはないようです。

オープンソースソリューションに関する推奨事項はありますか？

Drools エキスパートを使用した税務アドバイザリー システムを開発したいと考えています。このようなシステムのアイデアは、税額を計算するための税規則を選択し、納税を減らすための推奨事項を提案することができます。

税金の計算について、納税者が医師であるとします。彼は給与という形で収入を得た。彼の稼得所得の控除率は総所得の 40% ですが、60,000 を超えてはなりません。彼は彼の国の市民であるため、彼には自給自足があります。税金の計算式は、総所得－所得控除－手当＝純所得です。

この純利益は税計算方法で使用されます: 累進および固定率

累進法が常に選択されますが、納税者の​​収入が給与の形式でない場合は固定率法が選択されます。

システムが税計算方法を選択し、すでに計算された後。減税案を提案できるはずです。

前の例から、医師は給与の形で収入を得ました。給与収入は、総収入の 40% を差し引くことができますが、60,000 を超えてはなりません。ただし、彼が病院の従業員ではなく、医療専門職であると宣言した場合、彼は収入を 60% まで控除することができます。

私の願いは、エキスパートシステムが納税者にこのようなことをするように提案することです。

Drools の専門家がこのようなことを実行できるでしょうか?

前もって感謝します