一种基于类型分离与程度量化的可解释逻辑语言构建及推理方法与流程

本发明涉及知识表示与自动推理，更具体地说，它涉及一种基于类型分离与程度量化的可解释逻辑语言构建及推理方法。

背景技术：

1、在知识表示与自动推理领域，逻辑推理系统被广泛用于从已知事实出发推导新结论，并支持对推理结论进行查询与解释。现有的逻辑推理系统通常采用一阶逻辑或描述逻辑作为形式化基础，通过规则匹配与统一算法执行推理。

2、然而，现有系统存在以下问题。第一，推理过程不透明，系统仅输出推理结论，无法提供可追溯的推导路径，导致结论的可信度难以评估。第二，现有系统缺乏对概念类型的系统性区分，物理世界中可客观测量的实体属性与人为约定的抽象属性被混同处理，跨类型的非法推理路径无法被有效拦截，可能产生无意义的推理结论。第三，推理结论仅具有布尔真值，无法量化表达属性比较的程度信息，限制了推理系统在定量分析场景中的适用性。上述问题的根本原因在于，现有系统缺乏一套将概念类型分离、程度量化与推理可解释性统一纳入同一形式化框架的语言基础。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于类型分离与程度量化的可解释逻辑语言构建及推理方法，解决相关技术中逻辑语言缺乏类型约束导致语义混用、推理结论缺乏可解释性、置信度与程度值传播路径不明确的技术问题。

2、本发明公开了一种基于类型分离与程度量化的可解释逻辑语言生成及推理方法，包括：

3、生成基础词汇库，将实体概念和抽象概念按类型分离原则归入实词名词、虚词名词、自然属性、人工属性、实词形容词及虚词形容词六类构件，为每类构件分配固定类型前缀；

4、生成包含不可变基库、动态事实库及规则库的知识库，对动态事实库中的原子事实附加置信度标注；

5、基于实词形容词及虚词形容词的定义自动生成属性比较规则和传递性规则，在变量绑定后、规则应用前执行类型约束检查；

6、执行推理引擎生成推理结论，以有向无环图结构记录每条结论的前提来源、所用规则、程度值计算过程及置信度传播过程；

7、通过查询接口输出推理结论及完整推理链。

8、进一步地，所述实词形容词基于自然属性，用于比较两个实词名词在同一自然属性上的程度值，每个实词形容词的定义包含比较函数 、逻辑性质声明及传递规则函数；所述虚词形容词基于人工属性，用于比较两个虚词名词在同一人工属性上的程度值；其中，所述比较函数  从差值型、比值型及相对差值型中选取，差值型为，比值型为 ，相对差值型为，其中 、 分别为两个被比较对象在对应属性上的程度值， 为防止分母为零的正常数；所述传递规则函数  须满足与比较函数  的数学相容性约束：对任意中间值 ，等式  恒成立，其中 、、 分别为三个被比较对象在对应属性上的程度值；系统在定义时通过符号计算引擎对该约束进行验证。

9、进一步地，所述置信度标注的取值范围为 ，置信度按以下规则传播：合取：；析取：；否定：；规则应用：；其中 、为命题， 至  为该规则的全部前提命题， 为前提命题总数， 为规则权重，取值范围为 ；程度值与置信度采用独立传播路径，程度值沿规则的计算表达式传播，置信度沿规则的前提集合传播。

10、进一步地，所述类型约束检查强制执行以下规则：实词名词与虚词名词之间禁止混用，自然属性与人工属性之间禁止混用，实词形容词只能用于比较实词名词，虚词形容词只能用于比较虚词名词；类型约束的判定依据为构件标识符前缀，检查时机为变量绑定后、规则应用前；检查失败时，系统跳过该条规则，不生成新事实，不终止推理，继续尝试其他规则。

11、进一步地，当需要添加新构件定义或新规则时，对提交的扩展内容依次执行五级验证：第一级为语法验证，检查标识符格式及语法结构是否符合规范；第二级为不可变基库冲突检查，检查新构件标识符是否与已有定义冲突；第三级为语义一致性验证，包含属性存在性检查、类型匹配检查、比较函数兼容性检查、值域合理性检查及循环依赖检测；第四级为引用完整性检查，检查所有依赖项是否均已存在；第五级为版本记录与规则生成，通过前四级后生成唯一版本标识并自动生成对应规则；任一级验证失败则终止流程并返回详细错误信息。

12、进一步地，所述推理引擎支持前向链、后向链及混合推理策略；在未显式指定推理策略时，系统根据查询类型自动选择：普通查询默认采用后向链，全称查询采用前向链或混合策略；所述推理引擎提供分支上下文方式：进入分支上下文时，系统对动态事实库进行深拷贝，在副本上执行假设性事实的添加与推理；退出分支上下文时，系统自动回滚至进入前的初始状态。

13、进一步地，当存在多个目标结论需要分析时，还包括：各类型分离模块并行提取局部推理链类型拓扑摘要，所述局部推理链类型拓扑摘要包含本地逻辑节点列表、边界逻辑节点列表及本地边的程度衰减率集合；将各模块的局部推理链类型拓扑摘要汇聚至推理协调节点，基于边界逻辑节点的跨类型引用关系拼接全局推理链骨架图，其中  为所有模块边界逻辑节点的并集， 为跨类型引用关系生成的边集合；统计每个边界节点被不同目标结论的推理链引用的次数，将共享引用计数不小于二的节点识别为跨类型共享边界节点。

14、进一步地，还包括：对跨类型共享边界节点集合中的每个节点，向其所在类型模块发送局部程度校准收益评估请求，各模块在本地类型子图上模拟将节点程度量化值更新为理想目标值后，统计本模块内可达的目标结论置信度提升量作为局部校准收益；对同一共享边界节点在不同类型模块上的局部校准收益求和得到全局校准收益，其中  遍历所有持有节点  引用的类型模块；基于贪心算法按全局校准收益从大到小依次选取节点，在校准预算约束  下生成全局最优程度校准方案。

15、进一步地，还包括：对全局最优程度校准方案中的每个待校准节点，向其所在类型模块发送校准模拟指令，各模块在本地类型子图副本上验证校准后是否引入类型约束冲突，对模拟失败的节点剔除并选取下一最优候选替补，生成安全程度校准方案；将安全程度校准方案分发至各相关类型模块并行执行程度量化值更新，各模块完成本地校准后通过异步通知将新程度量化值传播至相邻类型模块触发跨类型级联程度更新；对存在循环依赖的跨类型引用路径，采用加权平均阻尼策略进行迭代收敛计算：，其中  为本轮传播规则计算所得原始值， 为上一轮迭代值， 为阻尼系数， 为迭代轮次编号，迭代终止条件为所有节点程度量化值变化量的最大值小于收敛阈值 。

16、本发明公开了一种基于类型分离与程度量化的可解释逻辑语言生成及推理系统，用于执行上述方法，包括：

17、词汇生成模块，用于生成基础词汇库，将实体概念和抽象概念按类型分离原则归入实词名词、虚词名词、自然属性、人工属性、实词形容词及虚词形容词六类构件，为每类构件分配固定类型前缀；

18、知识库管理模块，用于生成并维护包含不可变基库、动态事实库及规则库的知识库，对原子事实附加置信度标注；

19、规则生成与约束检查模块，用于基于实词形容词及虚词形容词的定义自动生成属性比较规则和传递性规则，在变量绑定后、规则应用前执行类型约束检查；

20、推理执行模块，用于执行推理引擎生成推理结论，以有向无环图结构记录每条结论的前提来源、所用规则、程度值计算过程及置信度传播过程；

21、安全扩展验证模块，用于对新构件及新规则依次执行语法验证、不可变基库冲突检查、语义一致性验证、引用完整性检查及版本记录与规则生成的五级校验；

22、查询接口模块，用于接收普通查询、求解查询及解释查询，输出推理结论及完整推理链。

23、本发明具有以下有益效果。

24、本发明通过将概念归入六类构件并在变量绑定后、规则应用前执行类型约束检查，使推理系统仅在语义上合法的构件组合之间执行推导，从而阻断了跨类型混用所导致的非法推理路径，避免了因类型混用而产生无意义结论的问题。

25、本发明通过引入独立的双轨量化系统，将程度值与置信度分别沿不同路径传播，使推理结论不仅携带布尔真值，还携带可量化的属性比较程度信息及可信程度信息，从而支持推理系统在定量分析场景中输出具有参考价值的结论。

26、本发明通过以有向无环图结构完整记录每条推导结论的前提来源、所用规则、程度值计算过程及置信度传播过程，使推理过程的每一步均可通过解释查询接口向用户呈现，解决了推理过程不透明、结论可信度难以评估的问题。用户可通过追溯推理链定位置信度下降的原因，进而对原始事实的置信度标注或规则权重进行针对性调整。

27、本发明通过五级验证流程对新构件及新规则的扩展请求进行系统性审查，确保扩展内容在语法、不可变基库冲突、语义一致性、引用完整性等方面均满足约束条件后方可入库，防止不合法的扩展内容破坏不可变基库的完整性及推理系统的整体一致性。

28、本发明通过分阶段协同方式，使跨类型全局推理拓扑分析所需传输的数据量降低至仅包含边界节点及其跨类型连接关系的全局推理链骨架图规模，在类型分离架构下完成了全局拓扑分析。通过将同一共享边界节点在不同类型模块上的局部校准收益聚合为全局校准收益，并基于贪心算法在校准预算约束下选取全局收益最大的节点组合，使有限的校准操作集中作用于影响范围最广的共享瓶颈，相较于对每条推理链独立执行程度校准的策略，在相同校准操作数量下可覆盖更多目标结论的可解释性提升需求。