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题名格值命题逻辑系统L9P(X)中的自动推理算法
被引量：5
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作者
李晓冰
邱小平
徐扬
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机构
西南交通大学智能控制开发中心
西南交通大学物流学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第10期6-9,共4页
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文摘
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。
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关键词
中界元
格值命题逻辑系统
归结自动推理
放缩归结原理
自动推理算法
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Keywords
intermediate element
lattice-valued propositional logic
automated reasoning based on resolution
magnifying or reducing resolution principle
automated reasoning algorithm
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分类号
O153
[理学—基础数学]
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题名采用树自动机推理技术的信息抽取方法
被引量：2
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作者
谭鹏许
张来顺
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机构
解放军信息工程大学电子技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第16期153-156,共4页
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文摘
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。
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关键词
树自动机推理算法
结构化(半结构化)文档
无秩树自动机
信息抽取
KLH树
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Keywords
tree automata inference algorithm
（semi-）structured documents
unranked tree automata
information extraction
KLH tree language
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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