问题标签 [inference]

学习剪辑，虽然我不介意语法，但我发现很难从事实中得出规则。是否有关于如何在给定知识库的情况下构建规则的提示？一个不平凡的例子会很好，谢谢。

我在prolog中有这个知识库......

问题是当我启动这个程序并输入一个不是男性的人时，程序会转到 mirian。然后我打印另一个，它再次查看那个人是否是男性（但是它会喊叫注意这个“N”不是男性）但它再次询问“这是男性吗？”。prolog似乎忘记了以前的知识。谁能帮我这个？

问候。

我正在寻找一种程序或算法，它可以分析文本并从中产生事实/规则，这些事实/规则可以输入推理引擎进行问答。是否有任何好的商业或开源解决方案可用？

如果不是我应该看什么算法，自己尝试编写解决方案。

我是 SPARQL 的初学者，想知道是否有一个查询可以帮助我返回传递关系。例如，下面的 n3 文件我想要一个返回“a is the sameas c”或类似内容的查询。谢谢

我正在 Eclipse 中使用 Scala-IDE 学习 Scala。在遵循第 9 章：控制抽象，第 1 部分：在 Scala 编程一书中减少代码重复的过程中，我已经编写了书中的代码（在下面完整展示），它运行良好！当我开始删除不必要的空行时，发生了一件奇怪的事情。以下是删除方法中的空行之前的完整代码filterFiles()：

效果很好！但是，从方法中删除空行后filterFiles()，该方法现在看起来像这样：

IDE 在正文的两行都给了我错误。第一行的错误说：

第二行的错误说：

printArray()现在对方法中的所有三个调用test()也说明了这一点：

这是什么意思呢？当代码对齐会破坏代码流时，Scala 不应该表现得像 Python 那样......那么为什么删除方法主体的第一行和第二行之间的空白行会导致filterFiles()如此严重的错误呢？它是某个地方的错误还是直接遵循 Scala 的规则？注意：如果我;在行之间添加，它会整理所有内容。它只是分号推断错误吗？

What are the best (more or less mature, supporting more advanced logic, having acceptable performance, scalable to some extent) open source Semantic Web libraries and tools (RDF storage, reasoning, rules, queries) for Python nowadays? Historically Python tools (cwm) were among the first to appear, but it still seems that everyone uses Java back-ends for performance and Python as mere client if at all. My purpose is to learn the technology and maybe some future use in production system if it proves itself up to the task. The task is not yet defined, but as I see it its building a knowledge base, linked with some external resources, and customized facet-navigable web front-end.

If some building blocks based on Python are not good enough, then what is the suitable piece from Java/C/C++/whatever world.

Typical stack is also of interest, if there are one or two clear winners.

Thanks.

如果您将 Eric Lippert 的此视频转发到大约 13 分钟，他描述了对 C# 编译器所做的更改，该更改导致以下代码无效（显然在 .NET 2 之前并包括此代码将已编译）。

现在我明白了，上述代码的任何执行实际上都会计算为

但我不明白的是，为什么认为使以下代码不可编译被认为是“可取的”？IE：允许这样的推论运行有什么风险？

我是 Stack Overflow 的新手，所以请放轻松！我正在深入阅读 C#，但我遇到了一个我认为没有涵盖的场景。快速搜索网络也没有抛出任何结果。

假设我定义了以下重载方法：

如果我AreEqual()在没有指定类型参数的情况下调用：

调用的方法是通用版本还是非通用版本？是在推断类型参数的情况下调用泛型方法，还是通过隐式转换为的方法参数调用非泛型方法System.Object？

我希望我的问题很清楚。提前感谢您的任何建议。

在 的情况下，由于未附加“ L ” long double x = 8.99999999999999999，因此该值被存储。double当我已经将变量声明x为long double浮点类型时，为什么 C 编译器不能进行类型推断？

我想使用 Jena 的推理功能，但是在使用 InfModel 时遇到了一些性能问题。

这是我的本体的简化概述：

特性：

此外，还有一个类“对象”：

显式存储以下数据：

使用以下查询，我想确定实例属于哪个类。根据所做的假设，应该只返回“SomeObject”。

但是，查询ds.getDefaultModel()不起作用，因为数据没有显式存储。infModel另一方面，当我使用时，查询永远不会完成。在中止之前，我一直在等待 25 分钟。（三重存储的大小约为 180 MB）

这是我的代码：

上面的代码有什么问题吗，或者还有什么原因导致它不起作用？

除此之外，我想知道如果我“将推断的公理导出为本体”（由 Protege 提供）是否可以提高性能？

编辑： 我同时尝试使用 Pellet，但我仍然无法获得推断模型，正如我在另一个问题中所描述的那样：OutOfMemoryError using Pellet as Reasoner。那我还能做什么？