論文の概要: Knowledge Authoring with Factual English, Rules, and Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06253v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 19:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:54.701589
• Title: Knowledge Authoring with Factual English, Rules, and Actions
• Title（参考訳）: ファクチュアル・イングリッシュ、ルール、アクションによる知識のオーサリング
• Authors: Yuheng Wang,
• Abstract要約: CNLベースのアプローチは、他と比較して非常に精度が高いことが示されている。 本稿では,ルールとアクションを表現・推論するためのKALM for Rules and Actions (KALMR)を提案する。 行動のオーサリングと推論に使用される場合、我々のアプローチは99.3%以上の正確性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2110885481490308
• License:
• Abstract: Knowledge representation and reasoning systems represent knowledge as collections of facts and rules. KRRs can represent complex concepts and relations, and they can query and manipulate information in sophisticated ways. Unfortunately, the KRR technology has been hindered by the fact that specifying the requisite knowledge requires skills that most domain experts do not have, and professional knowledge engineers are hard to find. Some recent CNL-based approaches, such as the Knowledge Authoring Logic Machine (KALM), have shown to have very high accuracy compared to others, and a natural question is to what extent the CNL restrictions can be lifted. Besides the CNL restrictions, KALM has limitations in terms of the types of knowledge it can represent. To address these issues, we propose an extension of KALM called KALM for Factual Language (KALMF). KALMF uses a neural parser for natural language, MS, to parse what we call factual English sentences, which require little grammar training to use. Building upon KALMF, we propose KALM for Rules and Actions (KALMR), to represent and reason with rules and actions. Furthermore, we identify the reasons behind the slow speed of KALM and make optimizations to address this issue. Our evaluation using multiple benchmarks shows that our approaches achieve a high level of correctness on fact and query authoring (95%) and on rule authoring (100%). When used for authoring and reasoning with actions, our approach achieves more than 99.3% correctness, demonstrating its effectiveness in enabling more sophisticated knowledge representation and reasoning. We also illustrate the logical reasoning capabilities of our approach by drawing attention to the problems faced by the famous AI, ChatGPT. Finally, the evaluation of the newly proposed speed optimization points not only to a 68% runtime improvement but also yields better accuracy of the overall system.
• Abstract（参考訳）: 知識表現と推論システムは知識を事実と規則の集合として表現する。 KRRは複雑な概念や関係を表現でき、洗練された方法で情報をクエリして操作することができる。 残念ながら、KRR技術は、必要な知識を特定するには、ほとんどのドメインの専門家が持っていないスキルが必要であり、専門家の知識技術者を見つけるのが難しいという事実によって妨げられている。 近年のCNLベースのアプローチ(例えば、Knowledge Authoring Logic Machine (KALM))は、他と比較して非常に高い精度を示しており、CNLの制限がどの程度解除できるかという自然な疑問がある。 CNLの制限に加えて、KALMは表現できる知識の種類に制限がある。 これらの問題に対処するために, KALM for Factual Language (KALMF) と呼ばれる KALM の拡張を提案する。 KALMFは、自然言語のためのニューラルパーサーMSを使用して、実際の英語の文を解析します。 KALMFをベースとしたKALM for Rules and Actions(KALM for Rules and Actions, KALMR)を提案する。 さらに, KALMの速度が遅い理由を明らかにし, この問題に対処するための最適化を行う。 複数のベンチマークを用いて評価した結果,提案手法は事実とクエリのオーサリング(95%)とルールのオーサリング(100%)において高い正当性が得られることがわかった。 行動のオーサリングや推論に使用される場合,本手法は99.3%以上の正当性を達成し,より洗練された知識表現と推論を可能にする効果を実証する。 また、有名なAIであるChatGPTが直面している問題に注意を向けることで、私たちのアプローチの論理的推論能力についても説明します。 最後に、新たに提案された速度最適化の評価では、実行時の68%の改善だけでなく、システム全体の精度も向上した。

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