arXiv cs.AI·13 天前★ 1

ERS 事件推理系统以显式事件图实现可追溯规则组合推理

原文标题:From Events to Reasoning: Hierarchical Rule Composition over Explicit States

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AI 智能摘要

论文提出事件推理系统 ERS,把推理状态表示为显式事件图,由语义特征提名候选对象与规则绑定,再由声明的规则与任务条件决定是否执行。系统支持依赖保持的修订与递归组合的高层控制规则。在结构化事件图上可构建最长十二步依赖链,并将无关域操作从 32 次降至 0 次。

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问题
推理系统只给结论不给依据,中间依赖易丢失、前提变更难修订。
方法
把推理状态表示为显式事件图,语义特征提名候选、声明规则决定执行,支持依赖保持的修订。
结果
可构建最长 12 步依赖链,无关域操作从 32 次降至 0 次,24 个负例无无依据输出。
影响
为需要可解释、可审计推理链的系统提供可组合规则框架,适合合规场景。
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原始标题:From Events to Reasoning: Hierarchical Rule Composition over Explicit States
AI 中文标题:ERS 事件推理系统以显式事件图实现可追溯规则组合推理
来源:arXiv cs.AI · 发布于 13 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 1(1)
标签:推理系统 / 事件图 / 规则组合 / 可解释性 / arXiv
关键词:事件推理 / 规则组合 / 推理系统 / 可解释推理 / 符号推理
AI 处理:2026/10/20 12:01:33 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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