自然言語処理による論理フォアシー検出および/または識別

Question

テキストに欠陥のある論理引数が検出されるパッケージまたは方法が存在しますか？

私は、学問的な設定（論理クラスなど）で書かれていないテキストに対してはうまくいくものを期待していました。それはストレッチかもしれないが、私はロジックが使用されようとしている場所を特定し、論理エラーを特定できる何かが欲しいと思う。このための可能性のある使用は、編集記事の誤りをマークすることです。

私は磨かれたものは何も必要ありません。私は何かを開発するために働くことは気にしないので、私は本当に今野生でそこにあるものを本当に探しています。

Answer 1

これは難しい問題です。なぜなら、自然言語をある論理的な表現にマッピングし、プロセスのあいまいさに取り組まなければならないからです。

Attempto Projectが面白いかもしれません。それはあなたがオンラインで試すことができるいくつかのtoolsを持っています。特に、RACEはあなたがしたいことをしている可能性があります。与えられたアサーションの一貫性をチェックします。しかし、ここで大きな問題は論理的な形に変換することです。

Answer 2

論理公理のオノロジーについては、OpenCycと市販の完全なCycオントロジも調査する価値があります。論理アサーションをモデル化するための言語としてCycMLが使用され、Cycエンジンは論理的推論が可能です。 OpenCycのソースはOpenCyc SourceForge projectにあります。 Cyc Wikipedia pageにも素晴らしい情報があります。

Answer 3

はい、これは非常に厄介な問題です。狭い領域に集中しようとお勧めします。たとえば、がん判定の論理的な誤りを探している場合は、正確な治療計画、正確な観察、正しい手順、ステージ決定の修正など、どのタイプのがんに対処するのか、何を解決しようとしているのかに焦点を当てる必要があります。次に、その特定の癌の分類法またはオントロジを見つける必要があります（例：Medline）。したがって、例えば、あなたはたぶん肺がんだけに集中しなければならず、その後肺がんタイプのサブセットと肺がんを示すだけの観察に集中する必要があります。次に、コーパス、ナレッジツリー、エンティティの関係を特定し、否定検出、仮説および主題検出を心配する必要があります。もしヘルスケアがあなたのボートを浮かべていないなら、論理的な誤りのためのもう一つの挑戦的な領域は、法律/法律業界です。