Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Conceptual Modeling for Propositional Logic: Propositions as Events

論文の概要: Toward Conceptual Modeling for Propositional Logic: Propositions as Events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15705v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 03:45:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 09:11:12.484864
Title: Toward Conceptual Modeling for Propositional Logic: Propositions as Events
Title（参考訳）: 命題論理の概念モデリングに向けて--事象としての命題
Authors: Sabah Al-Fedaghi,
Abstract要約: 本稿では,物間機械(TM)モデルと呼ばれる高レベル図形表現に命題論理言語を適用することを考察する。究極的な研究目的は、TMモデリングと命題論理の完全なセマンティックアライメントを単一の構造に求めることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Applying logic in the area of conceptual modeling has been investigated widely, yet there has been limited uptake of logic-based conceptual modeling in industry. According to some researchers, another formalization of such tools as EER or UML class diagrams in logic may only marginally contribute to the body of knowledge. This paper reflects on applying propositional logic language to a high-level diagrammatic representation called the thinging machines (TM) model. We explore the relationship between conceptual modeling and logic, including such issues as: What logical constructs model? How does truth fit into the picture produced in conceptual modeling as a representation of some piece of the world it is about? The ultimate research objective is a quest for a thorough semantic alignment of TM modeling and propositional logic into a single structure. Examples that involve the application of propositional logic in certain areas of reality are TM remodeled, where propositions are viewed as TM regions or events. As it turned out, TM seems to shed light on the semantics of propositions. In such a conceptual framework, logical truth is a matter of how things are in actuality and how falsehood is in subsistence. The results show that propositional logic enriches the rigorousness of conceptual descriptions and that the TM semantic apparatus complements propositional logic by providing a background to the given set of propositions. Semantics matters are applied to propositional constructs such as negative propositions, disjunctions, and conjunctions with negative terms.
Abstract（参考訳）: 概念モデリングの分野で論理を適用することは広く研究されているが、産業において論理に基づく概念モデリングの獲得は限られている。一部の研究者によると、論理学におけるEERやUMLクラス図のようなツールの別の形式化は、知識の体系にわずかに貢献するだけである。本稿では,物間機械(TM)モデルと呼ばれる高レベル図形表現に命題論理言語を適用することを考察する。概念モデリングと論理学の関係について考察する。真実は、概念モデリングで生み出された絵の中にどのように収まるのか。究極的な研究目的は、TMモデリングと命題論理の完全なセマンティックアライメントを単一の構造に求めることである。命題論理を現実の特定の領域に適用する例は、命題をTM領域またはイベントと見なすTMリモデリングである。結局のところ、TMは命題のセマンティクスに光を当てているようだ。このような概念的枠組みでは、論理的真理は、物事が実際にどのようにあり、どのように虚偽が存続しているかという問題である。その結果、命題論理は概念記述の厳密さを豊かにし、TM意味論装置は命題の集合の背景を提供することで命題論理を補完することを示した。意味論は、負の命題、解法、および負の項との結合のような命題的構成に適用される。

関連論文リスト

PathReasoner: Modeling Reasoning Path with Equivalent Extension for Logical Question Answering [27.50008553118866]
我々は、各論理サンプルを推論パスに変換することによって、論理推論タスクをモデル化する。論理サンプルの多様性を高めるために,等価な論理式によって支持される原子拡張戦略を提案する。実験により、PathReasonerは2つの論理的推論ベンチマークと大きな一般化能力で競合性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T14:14:05Z)
LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models [52.03659714625452]
最近開発された大規模言語モデル (LLM) は、幅広い言語理解タスクにおいて非常によく機能することが示されている。しかし、それらは自然言語に対して本当に「理性」があるのだろうか? この疑問は研究の注目を集めており、コモンセンス、数値、定性的など多くの推論技術が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-23T21:08:49Z)
LOGICSEG: Parsing Visual Semantics with Neural Logic Learning and Reasoning [73.98142349171552]
LOGICSEGは、神経誘導学習と論理推論をリッチデータとシンボリック知識の両方に統合する、全体論的視覚意味論である。ファジィ論理に基づく連続的な緩和の間、論理式はデータとニューラルな計算グラフに基礎を置いており、論理によるネットワークトレーニングを可能にする。これらの設計によりLOGICSEGは、既存のセグメンテーションモデルに容易に統合できる汎用的でコンパクトなニューラル論理マシンとなる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-24T05:43:19Z)
Morpho-logic from a Topos Perspective: Application to symbolic AI [2.781492199939609]
モーダル論理は記号的人工知能(AI)における多くの推論作業に有用であることが証明された本稿では, 数学的形態学とモーダル論理の関連性をさらに発展させ, 一般化することを提案する。モーダル論理は, 具体的かつ効率的な演算子を定義し, 新たな知識の修正, 統合, 誘拐, あるいは空間的推論にも適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-08T21:24:25Z)
MetaLogic: Logical Reasoning Explanations with Fine-Grained Structure [129.8481568648651]
複雑な実生活シナリオにおけるモデルの論理的推論能力を調べるためのベンチマークを提案する。推論のマルチホップ連鎖に基づいて、説明形式は3つの主成分を含む。この新たな説明形式を用いて,現在のベストモデルの性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-22T16:01:13Z)
Discourse-Aware Graph Networks for Textual Logical Reasoning [142.0097357999134]
パッセージレベルの論理関係は命題単位間の係り合いまたは矛盾を表す(例、結論文) 論理的推論QAを解くための論理構造制約モデリングを提案し、談話対応グラフネットワーク(DAGN)を導入する。ネットワークはまず、インラインの談話接続とジェネリック論理理論を利用した論理グラフを構築し、その後、エッジ推論機構を用いて論理関係を進化させ、グラフ機能を更新することで論理表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:38:49Z)
Thirty years of Epistemic Specifications [8.339560855135575]
我々は、主観的リテラルと呼ばれるモーダル構造を持つ安定モデルセマンティクスの下で、解法論理プログラムを拡張した。主観的リテラルを用いることで、プログラムのすべての安定モデルで正規リテラルが真かどうかを確認することができる。形式的な意味論によって言語の基礎となる直観を捉えようとするいくつかの試みが与えられた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-17T15:03:10Z)
Foundations of Reasoning with Uncertainty via Real-valued Logics [70.43924776071616]
我々は、本質的にすべての実数値論理をカバーするためにパラメータ化できる、音と強完全公理化を与える。文のクラスは非常に豊かであり、各クラスは実数値論理の式の集合に対して可能な実値の集合を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-06T02:13:11Z)
Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:55:45Z)
Notes on neighborhood semantics for logics of unknown truths and false beliefs [1.827510863075184]
我々は、近隣のセマンティクスの下で未知の真実と偽の信念の論理を研究する。それらは、近隣モデルの様々なクラスに比較できないことが判明した。結果を公開発表の場合に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-22T04:27:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。