格值命题逻辑系统L_(2n+1)P(X)中基于半正则广义文字的自动推理算法

在格值命题逻辑系统L2n+1P(X)上,提出了半正则的正广义文字和半正则的负广义文字的概念,进一步给出了半正则广义子句和半正则广义子句集的定义,详细地讨论了L2n+1P(X)上以中界元M为归结水平的半正则广义文字之间的M-归结性,最后,给出了L2n+1P(X)上基于半正则广义文字的归结水平为M的归结自动推理算法,并验证了其可靠性和完备性。

格值命题逻辑系统L9P(X)中的自动推理算法

给出了格值命题逻辑系统L9P(X)上的放缩原理和放缩归结原理,基于放缩归结原理,给出了一种判断L9P(X)上子句集S为M-可满足的自动推理算法(这里M为L9上的中界元),并证明了其可靠性和完备性。

采用树自动机推理技术的信息抽取方法

提出了一种利用改进的k-contextual树自动机推理算法的信息抽取技术。其核心思想是将结构化(半结构化)文档转换成树,然后利用一种改进的k-contextual树(KLH树)来构造出能够接受样本的无秩树自动机,依据该自动机接收和拒绝状态来确定是否抽取网页信息。该方法充分利用了网页文档的树状结构,依托树自动机将传统的以单一结构途径的信息抽取方法与文法推理原则相结合,得到信息抽取规则。实验证明,该方法与同类抽取方法相比,样本学习时间以及抽取所需时间上均有所缩短。