Niepewne wnioskowanie - Uncertain inference
Niepewne wnioskowanie został po raz pierwszy opisany przez CJ van Rijsbergen jako sposób formalnie zdefiniować zapytanie i udokumentować związek w wyszukiwaniu informacji . Ten formalizacja jest logiczną implikacją z dołączonym miara niepewności.
definicje
Rijsbergen proponuje miarą niepewności z dokumentu d do zapytania q jest prawdopodobieństwo jego logicznej implikacji, czyli:
Zapytania użytkownika może być interpretowany jako zbiór twierdzeń o żądanym dokumencie. Zadaniem systemu na wywnioskować , biorąc pod uwagę konkretny dokument, jeśli zapytania twierdzenia są prawdziwe. Jeśli są, dokument zostanie pobrana. W wielu przypadkach treść dokumentów nie są wystarczające, aby stwierdzić zapytania. Baza wiedzy jest potrzebne faktów i reguł, ale niektóre z nich mogą być niepewne, ponieważ może istnieć prawdopodobieństwo związane z ich użyciem do wnioskowania. W związku z tym, możemy również odnieść się do tego, jak wiarygodne wnioskowanie . Wiarygodności od wnioskowania jest funkcją wiarygodności każdego twierdzenia zapytania. Zamiast pobierania dokumentu, który dokładnie pasuje do zapytania powinniśmy uporządkować dokumenty w oparciu o ich wiarygodności w odniesieniu do danego zapytania. Od d i q są zarówno generowane przez użytkowników, są one podatne na błędy; zatem nie jest pewne. Będzie to miało wpływ na wiarygodność danego zapytania.
W ten sposób realizuje to dwie rzeczy:
- Rozdzielenia procesów rewizji prawdopodobieństw z logiki
- Oddzielić leczenie znaczenie przy obróbce wniosków
Multimedia dokumentów, takich jak obrazy czy filmy, mają różne właściwości wnioskowania dla każdego typu danych. Są również różne od właściwości dokumentu tekstowego. Ramy wiarygodne wnioskowania pozwala nam mierzyć i połączyć prawdopodobieństw pochodzących z tych różnych właściwościach.
Niepewne wnioskowanie uogólnienie pojęcia autoepistemic logiki , gdzie wartości logicznych są znane lub nieznane, a gdy wiadomo, są one prawdziwe, czy fałszywe.
Przykład
Jeśli mamy zapytania w postaci:
gdzie A, B i C są zapytania twierdzenia, następnie do dokumentu D chcemy prawdopodobieństwa:
Jeśli przekształcimy to do prawdopodobieństwa warunkowego , a jeśli twierdzenia zapytania są niezależne możemy obliczyć całkowitą prawdopodobieństwo dorozumiany jako iloczyn prawdopodobieństw poszczególnych twierdzeń.
Dalsza praca
Croft i Krovetz stosowane niepewne wnioskowanie do informacji o systemie wyszukiwania dla dokumentów biurowych nazwali oficer . W biurze dokumentuje niezależność założenie jest ważne ponieważ kwerenda będzie koncentrować się na ich indywidualnych cech. Oprócz analizy treści dokumentów można również zapytać o autorze, rozmiaru, tematu lub kolekcji na przykład. Oni opracowali metody porównywania dokumentów i zapytań atrybutów wywnioskować ich wiarygodność i połączyć je w ogólnej ocenie dla każdego dokumentu. Poza tym niepewność dokumentów i zapytań treści również musiał się zająć.
Probabilistyczne sieci logicznych jest systemem do wykonywania niepewne wnioskowanie; ostre prawda / fałsz wartości logicznych otrzymują nie tylko prawdopodobieństwem, ale także na poziomie ufności, wskazując pewność prawdopodobieństwa.
Sieci logiczne Markowa pozwalają niepewne wnioskowanie być wykonywana; niepewności są obliczane przy użyciu zasady maksimum entropii , w sposób analogiczny do sposobu, w jaki łańcuchy Markowa opisują niepewność automat skończony .