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SAT solver
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神经符号AI方法识别论证蕴含和矛盾
研究人员开发了一种神经符号方法来识别自然语言论证中的蕴含和矛盾。该方法将文本翻译成抽象意义表示（AMR）图，然后将其转换为命题逻辑，以便使用SAT求解器进行自动推理。为了处理模糊逻辑关系的措辞变化，该系统采用了松弛方法来替换或省略命题。在三个识别文本蕴含（RTE）数据集上的实验证明了该方法的有效性，它提供了论证的逻辑表示以及用于确定其关系的松弛方法。
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ExplAIner语言为解释布尔分类模型提供统一框架
研究人员推出了一种新的声明式查询语言ExplAIner，旨在统一指定、组合和分析用于解释布尔分类模型的各种概念。该语言扩展了FOIL框架，以解决表达基于最优查询的局限性，并提高了评估的复杂性。ExplAIner可以表达多种解释类型，包括溯因解释、对比解释和基于特征的查询，其评估问题属于布尔层级。还提出了一个面向优化的片段Opt-FOIL，用于计算最小解释，其评估问题属于FP^NP。