[發明專利]一種基于回答集邏輯程序的LPMLN推理方法及系統

有效

• 申請號: 201710157112.1
• 申請日: 2017-03-16
• 公開（公告）號: CN107092515B
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 王彬;張志政
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F8/40
• 分類號: G06F8/40
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 梁耀文

本發明公開一種基于回答集邏輯程序的LPMLN推理方法，1、首先輸入LPMLN程序和推理參數，其中推理參數包括強轉化參數等，然后對輸入的LPMLN程序進行語法分析，從而得到輸入程序的Herbrand域以及關鍵的語法要素；2、根據步驟一中的強轉化參數判斷輸入的LPMLN程序是進行強轉化操作還是弱轉化操作，并通過強轉化或弱轉化方法轉化為對應的回答集程序；3、調用回答集程序推理機求解步驟二中轉化得到的回答集程序；4、將步驟三中通過回答集程序推理機求解輸出的可能世界變換為輸入LPMLN程序所對應的推理結果。本發明能夠在線性時間內將輸入的LPMLN程序轉化為相應的回答集程序，并利用回答集程序推理機實現其推理。

技術領域

本發明屬于知識表示和推理技術領域，特別涉及一種基于回答集邏輯程序的LPMLN推理方法及系統。

背景技術

隨著語義Web的飛速發展，越來越多的知識庫在互聯網上變得可用，但是在不同知識庫之間的一致性卻難以得到有效的保證，并且知識庫自身由于各種原因其可信度也不盡相同，如何利用這些知識庫進行推理等知識服務成為一個難點。回答集程序是一種基于非單調邏輯的能力強大、用途廣泛的知識表示語言，而馬爾可夫邏輯網是當前流行的表示和處理知識不一致的工具，其本質是結合馬爾可夫網和一階邏輯。LPMLN是馬爾可夫網和回答集程序的結合，充分結合了馬爾可夫網的不一致表達能力和回答集程序的知識表示能力。隨之而來的問題是需要有合適的LPMLN推理機，使其能夠有效地被應用到現實場景中。

目前探索的LPMLN推理方法有兩種：

(1)將LPMLN的邏輯模塊即回答集程序通過完備化方法轉化為一階邏輯程序，使得LPMLN程序轉化為傳統的馬爾可夫邏輯程序，利用現成的馬爾科夫邏輯程序推理機如Alchemy、Tuffy等可以實現其推理。然而這種方法具有明顯的缺點：對于析取規則，其完備化過程是指數時間復雜度的，并且也沒有成熟可用的完備化工具。

(2)將LPMLN程序轉化為P-log程序，然后利用現成的P-log推理機進行推理。然而這種方法的缺點是當前沒有成熟可用的P-log推理機。

發明內容

發明目的：針對現有技術中存在的問題，本發明提供一種能夠在線性時間內將輸入的LPMLN程序轉化為相應的回答集程序，并利用回答集程序推理機實現其推理的基于回答集邏輯程序的LPMLN推理方法及系統。

技術方案：為解決上述技術問題，本發明提供一種基于回答集邏輯程序的LPMLN推理方法，包括如下步驟：

步驟一：首先輸入LPMLN程序和推理參數，其中推理參數包括強轉化參數等，然后對輸入的LPMLN程序進行語法分析，從而得到輸入程序的Herbrand域以及關鍵的語法要素；并且為LPMLN程序中的每個規則分配一個規則標簽，規則標簽的形式為“rlabel(i,X1,…,Xn)”，其中i是一個正整數，對于不同的規則其規則標簽中的i互不相同，相當于規則的唯一ID；X1,…,Xn是規則中的不同變量列表。如規則“2:a(X):-b(X).”，規定其ID為1，則其規則標簽為“rlabel(1,X)”。

步驟二：根據步驟一中的強轉化參數判斷輸入的LPMLN程序是進行強轉化操作還是弱轉化操作，并通過強轉化或弱轉化方法轉化為對應的回答集程序；

步驟三：調用回答集程序推理機求解步驟二中轉化得到的回答集程序；

步驟四：將步驟三中通過回答集程序推理機求解輸出的可能世界變換為輸入LPMLN程序所對應的推理結果。

進一步的，所述步驟一中對輸入的LPMLN程序進行語法分析的具體步驟如下：

步驟1.1：將輸入的LPMLN程序文本按照語法定義解析為樹狀結構化數據；

步驟1.2：從程序的語法樹中求出輸入程序的Herbrand域；