一段时间以来,我一直在为基于知识的 AI 系统和贝叶斯推理之间的联系而苦苦挣扎。在我继续浏览文献的同时,如果有人可以直接回答这些更具体的问题,我会很高兴
推理或问答系统中是否使用基于贝叶斯推理的方法——得出关于答案不直接存在于知识库中的问题的结论?
换句话说,如果 Q/A 系统在知识库中没有找到答案,它是否可以使用贝叶斯推理来使用可用的事实来建议具有不同可能性的答案?
如果是的话,你能指点我一些实现吗?
一段时间以来,我一直在为基于知识的 AI 系统和贝叶斯推理之间的联系而苦苦挣扎。在我继续浏览文献的同时,如果有人可以直接回答这些更具体的问题,我会很高兴
推理或问答系统中是否使用基于贝叶斯推理的方法——得出关于答案不直接存在于知识库中的问题的结论?
换句话说,如果 Q/A 系统在知识库中没有找到答案,它是否可以使用贝叶斯推理来使用可用的事实来建议具有不同可能性的答案?
如果是的话,你能指点我一些实现吗?
是的,可以将概率/贝叶斯推理与传统的“知识库”结合起来。并且已经完成了一些沿着这些方向的工作。例如,参见ProbLog(“Probabilistic Prolog”),它结合了逻辑编程和概率元素。看:
https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/tutorial/mpe/01_bn.html
另一个值得关注的项目是Pr-OWL (“概率 OWL”),它将贝叶斯推理添加到语义 Web 堆栈中。
当然,这些都不是专门针对 QA 系统的,但两者都代表了至少在将传统逻辑和/或本体与概率方法相结合的基础方面的一些工作。在此基础上构建 QA 系统是读者的练习……