支持社会常识知识获取的逻辑模型（CS AI）

• 2019 年 12 月 31 日
• 笔记

原文题目：A Logical Model for Supporting Social Commonsense Knowledge Acquisition

让机器在机器人、会话、社会常识(SCK)等领域展现出类人的能力，即：关于社会环境和社会角色的常识，是绝对必要的。因此，我们的最终目标是获得大规模的SCK来支持更智能的应用程序。在此之前，我们需要清楚地了解什么是SCK以及如何表示它，因为自动信息处理需要以结构化和语义相关的方式组织数据和知识。基于此，本文基于一阶理论，识别并形式化了三种基本类型的SCK。首先，我们从情境和角色都是一阶公民而不是角色实例的角度来识别和形式化社会情境、角色和参与者之间的相互关系，如拥有角色和拥有社会关系。其次，我们提供了一个四层结构来识别和形式化社会情境、角色和参与者的内在信息，如事件和欲望，并举例说明如何从具体情境中的参与者展示中获取社会情境和角色的内在信息。第三，通过对实际语境的观察，我们进一步引入并形式化了社会语境的嵌入，描述了从嵌入的更小更简单的语境中挖掘社会语境和社会角色的内在信息的方式。本文的研究结果不仅为更复杂的SCK的形式化奠定了基础，而且为获得这三种基本类型的SCK奠定了基础。

原文作者：Zhenzhen Gu, Cungen Cao, Ya Wang, Yuefei Sui

原文地址：http://cn.arxiv.org/abs/1912.11599