范例推理中的知识发现技术
第七课 学会归纳与类比推理 高二政治练习(统编版选择性必修3)
第七课学会归纳与类比推理学校:___________姓名：___________班级：___________考号：___________一、单选题1．科学家对生活在海洋中的各种各样的鱼进行分析研究，发现鱼鳃上有一种能排除盐分的特殊组织，叫“氯化物分泌细胞”。
正是这个组织，使得海鱼长期生活在海水中而肉却不咸。
这是对各种各样的海鱼进行认识而得出的普遍性结论。
这一认识不是一次就能够完成的。
上述事例说明（）①对一事物的正确认识要经过多次反复②结论的得出运用的是完全归纳法③对复杂事物的认识要反复地“发散—聚合—发散—聚合”④人们可以穷尽对事物的认识A．①③B．①④C．②③D．②④【答案】A【解析】①：对各种各样的海鱼进行认识而得出的普遍性结论。
这一认识不是一次就能够完成的，说明对事物的正确认识要经过多次反复，①符合题意。
②：完全归纳法，它是以某类中每一对象（或子类)都具有或不具有某一属性为前提，推出以该类对象全部具有或不具有该属性为结论的归纳推理。
材料中对各种鱼的认识不是一种完全归纳法，②不符合题意。
③：材料中科学家们对生活在海洋中的各种各样的鱼进行分析研究，这是对各种各样的海鱼进行认识而得出的普遍性结论。
这一认识不是一次就能够完成的。
说明对复杂事物的认识要反复地发散---聚合---发散---聚合，③符合题意。
④：认识具有反复性和无限性、上升性，选项中人们可以穷尽对事物的认识的说法错误，④不符合题意。
故本题选A。
2．我国科学家发现，当太阳上的黑子大量出现时，长江流域的雨量就多；当太阳上的黑子出现不那么多时，长江流域的雨量就不那么多；当太阳上的黑子出现很少时，长江流域的雨量也就少。
这里运用的是探求因果联系方法中的（）A．剩余法B．求同法C．求异法D．共变法【答案】D【解析】D：如果被考察现象a有某些变化，有一个因素A也随之发生一定的变化，那么，这个相关因素A与被考察的现象a有因果联系。
材料中运用的是共变法，D符合题意。
作为框架的CBR设计用其他人工智能增强CBR
作为框架的CBR设计:用其他人工智能增强CBR摘要：设计是一种活动，其中经验在生成超越理论或正式知识的选择性的设计中扮演了一个重要的角色。
这导致了逐渐增加的对CBR 作为一种协助或自动化设计过程的方式的兴趣。
然而，CBR范例的主要领域并不致力于实际的CBR的需求。
这里的CBR是作为设计的一个框架呈现的，而且其他人工智能技术支持CBR的不同方面。
从案例内存和遗传基因运算法则中得来的知识发现是增强CBR的可行方法。
关键词：基于案例的推理（CBR）；人工智能技术（AI）0 引言基于案例的推理（CBR）应用于人工智能的推理范例，人工智能以先前经验的形式为基础使用知识解决新问题。
由作为框架的CBR 设计采用的主要“推理周期”。
一个新的设计问题可作为一个案例库的索引。
一系列设计案例被取消并且成为设计案例改编的基础。
然后一个新的设计解决方案就包含在案例库中了，允许系统像经历一个新的情境一样学习。
由于问题没被很好的定义，与设计是有索引的和可被取消的这种方式有关的议题并不能被CBR范例良好的表达。
设计案例改编为了改变先前的设计和识别充足的新设计提升了针对方法需求的议题。
这种方法是CBR范例本身所没有的。
1 整合CBR和其他人工智能技术的需要CBR作为一种达成虚拟智能的方法承担了经验记忆的表征，没有具体说明这种记忆是如何被索引或者如何获得进CBR系统的。
CBR作为问题解决范例承担了两个过程的最小化：取消和适应。
范例本身不能指出哪些方法可被用于达成这些。
这些领域中的每一个都有能整合CBR概念和其他问题解决范例或人工智能的潜能。
例如：获得记忆和记忆指标：如知识获得技术的人工智能，和如概念聚集的机械学习技术都是有用的；取消案例：如归纳法的机械学习技术能用于开发索引树；模板匹配和相似点测量可用于从案例内存中选择案例；改编：各种各样的问题解决范例如限制满足，启发搜索，遗传基因的计算方法可以用来决定哪种知识是可利用的。
在我们发展基于案例的设计系统的经验基础之上，我们承认在发展基于案例的推理系统中的以下瓶颈：表征和适应。
llms模型的常识知识推理
llms模型的常识知识推理1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下几个方面来进行描述。
首先，引言部分可以简要介绍llms模型的背景和重要性。
可以指出llms模型是一种用于推理和判断的常识知识模型，它基于逻辑推理和语义理解，旨在帮助计算机系统理解和处理人类的常识性问题。
接着，可以介绍llms模型的基本原理和构建方法。
llms模型是基于机器学习和自然语言处理技术开发而成的，通过对大量语料库的学习和训练，模型能够自动识别和抽取出其中的常识知识，形成推理和判断的基础。
然后，可以探讨llms模型在解决常识性问题上的应用和效果。
由于llms模型具备了广泛的常识知识，它可以用于解决各种与常识相关的问题，比如问题推理、知识问答等。
相比传统的基于规则的推理模型，llms模型在处理复杂问题时具备更强的泛化和适应能力。
最后，可以提出本文的研究目的和主要内容。
本文旨在全面介绍llms 模型的常识知识推理能力，包括其优势和局限性。
通过对llms模型的深入了解，可以帮助读者更好地理解和应用该模型，为未来的研究和应用提供参考。
总之，概述部分应该简要介绍llms模型的背景与重要性，讲解其基本原理和构建方法，探讨其在常识问题上的应用与效果，并明确本文的研究目的和主要内容。
这样可以为读者提供一个清晰的研究框架，并激发其阅读兴趣和理解意愿。
1.2 文章结构文章结构:本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
下面将对每个部分的内容进行详细说明。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的。
在概述部分，将简要介绍llms模型的背景和相关概念，引起读者对该模型的兴趣和关注。
接着，文章结构部分将介绍整篇文章的组织结构，让读者对接下来的内容有一个清晰的预期。
最后，目的部分将明确本文的写作目的，指出要分析llms模型的常识知识推理能力，并提出一些研究问题和目标。
正文部分将分为两个小节，即llms模型的介绍和llms模型的应用。
在llms模型的介绍部分，将详细介绍llms模型的基本原理、核心算法和模型结构，以及其在常识知识推理领域的应用背景。
大模型_法律_案例分析(3篇)
第1篇一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。
在法律领域，大模型的应用逐渐成为研究热点。
本文以某知识产权侵权案件为例，探讨大模型在法律案例分析中的应用与实践。
二、案例背景某知名企业（以下简称“原告”）拥有某知名品牌注册商标，原告发现被告在其经营的商品上使用了与原告注册商标相同或近似的标识，侵犯了原告的商标权。
原告向法院提起诉讼，要求被告停止侵权行为、赔偿经济损失。
三、大模型在法律案例分析中的应用1. 文本分析（1）法律文本分析大模型可以通过对法律文本的分析，快速提取关键信息，为案件分析提供依据。
例如，通过分析《商标法》相关条款，了解商标侵权的构成要件。
（2）案件事实分析大模型可以对案件事实进行文本分析，提取案件关键信息，如涉案商标、侵权行为、损害赔偿等。
2. 知识图谱构建（1）法律知识图谱大模型可以通过对法律知识的学习，构建法律知识图谱。
该图谱可以展示法律规范之间的关系，为案件分析提供理论支持。
（2）案件知识图谱大模型可以根据案件事实，构建案件知识图谱。
该图谱可以展示案件各要素之间的关系，为案件分析提供直观展示。
3. 案例推理（1）法律推理大模型可以根据法律知识图谱，对案件事实进行推理，判断被告是否构成侵权。
（2）事实推理大模型可以根据案件知识图谱，对案件事实进行推理，判断原告的诉求是否成立。
四、案例分析与实践1. 案件事实分析通过对案件事实的文本分析，大模型可以提取以下关键信息：（1）涉案商标：原告注册商标为某知名品牌，被告在其经营的商品上使用了与原告注册商标相同或近似的标识。
（2）侵权行为：被告在其经营的商品上使用了与原告注册商标相同或近似的标识，侵犯了原告的商标权。
（3）损害赔偿：原告要求被告停止侵权行为、赔偿经济损失。
2. 法律推理（1）法律推理大模型通过对《商标法》相关条款的分析，得出以下结论：被告在其经营的商品上使用了与原告注册商标相同或近似的标识，符合《商标法》规定的商标侵权行为。
高考英语推理判断题解题技巧
高考英语推理判断题解题技巧高考英语阅读理解很重要而且很复杂，为什么复杂？是因为阅读理解有很多题型，那么这些题型中有哪些很重要呢？接下来就跟大家谈谈非常重要的一种题型——推理题！！！再说推理题之前，我们先来看一道汉语推理题。
人，就是想探寻宇宙奥秘，觅其所未见，因之为探天险而丧生者已为数众多。
人类必须征服自然，金沙江之类的天堑改变成通途，事关国计民生，造福古今后世。
不意缆车之发明却大大发展了旅游事业，大量赚钱，满足了弱者也能登临天险的好奇心，后果却摧毁了人间天险。
Q：对这段文字的主旨最准确的概括是（）。
[A].缆车的发明可以使自然界的天险变成通途[B].缆车既使旅游业赚钱，也满足了游客探险的愿望[C].缆车可以让弱者登临天险而不必担心有生命危险[D].缆车满足了人的好奇心，也限制了人对自然的探寻[解] 正确答案为D。
段落第三句是说缆车发展了旅游、满足了好奇心，后半句发生意思转折，指出缆车也摧毁了人对自然的探寻。
由此，可以看出A、B、C三项仅概括了缆车的正面作用，而没有概括由于缆车而产生的负面效果，故正确答案为D。
这个问题很简单吧，汉语推理so easy，但为什么考研阅读推理题同学得分不高呢？你是怎么做的呢？段落翻译一下？选项翻译一下？逐个匹配一下？二选一错一下？付出和收获不成正比？大多数原因是主观臆断，想象力和自我感觉占了主导。
言外之意就是，没有找到推理题的解题原则和方法。
推理题长什么样？传统推理题的题干标志词主要有infer, imply, indicated, suggest, learn等等；新型推理题的题干还有paragraph这种提示段落的词。
推理题分哪几种？单段推理、多段推理和细节推理。
细节推理一听这个名字就是混血儿。
它既长得像细节题又长得像推理题。
接下来我们会一一给大家讲解。
如何破解推理题？看似神秘的推理题，实则就是考察段落的主要内容、中心大意。
现阶段我们已经掌握了如何去找段落中心，怎么找？六大标志别忘记！一个逻辑两个动词和两个特殊还有平铺。
ChatGPT技术的推理能力与常识推理技巧
ChatGPT技术的推理能力与常识推理技巧ChatGPT 是 OpenAI 开发的一种人工智能对话模型，它通过大规模训练来提供人类般的对话能力。
最近发布的 GPT-3 版本取得了非常显著的进展，其具备了惊人的语言生成能力，可以回答一系列复杂问题，并参与具有深度的交互对话。
然而，尽管其在语言生成方面表现出色，但面临的一个挑战是缺乏推理能力和常识推理技巧。
推理是一种基于已知信息进行新信息推导的能力。
它可以帮助我们从不完整的信息中进行推测和总结，并产生合理的结论。
与人类相比，ChatGPT 在推理能力方面仍然有所欠缺。
这主要是因为 ChatGPT 的训练是通过监督式学习来完成的，其输出是基于训练集中的输入和输出样本。
这种训练方法限制了 ChatGPT 对于推理能力的发展，因为推理需要更高级别的思维和复杂的模式识别。
但是，尽管 ChatGPT 的推理能力相对较弱，它仍然可以通过一些技巧进行常识推理。
常识推理是基于普遍知识和经验进行的推理。
通过利用 ChatGPT 的大规模训练数据，我们可以辅助模型进行常识推理的训练。
首先，我们可以使用大规模的预训练数据集来为 ChatGPT 提供大量的常识信息。
将 ChatGPT 暴露于各种各样的对话中可以帮助它获取不同领域的知识，从而增加其常识推理的能力。
这使得 ChatGPT 能够更好地理解问题，并提供更准确的答案。
其次，我们可以使用知识图谱等结构化的常识知识源来辅助 ChatGPT 进行常识推理。
知识图谱是一种将实体、关系和属性组织起来的图结构，可以表示各种常识知识。
通过将知识图谱与 ChatGPT 相结合，我们可以为模型提供更具体和准确的常识信息，从而提升其在推理中的表现。
除了这些技巧，我们还可以引入外部推理引擎来提升 ChatGPT 的推理能力。
这些推理引擎可以通过逻辑推理、求解问题和推断出结论等技术来扩展 ChatGPT的推理能力。
将 ChatGPT 与这些引擎相结合，可以充分发挥它们各自的优势，实现更高水平的推理。
知识发现与数据挖掘
高级人工智能 史忠植
21
经典的Apriori算法
(1) L[1]={large 1-itemsets}; (2) for (k=2; L[k-1]不为空; k++) do begin (3) C[k]=apriori-gen(L[k-1]); // 新候选物品集 (4) For all transactions t∈D do begin (5) C=subset(C[k],t); // t中的候选物品集 (6) For all candidates c∈C do
第九章 知识发现和数据挖掘
数据库中知识发现
史忠植 中科院计算所
2019/9/3
高级人工智能 史忠植
1
知识发现 关联规则 数据仓库 知识发现工具
2019/9/3
高级人工智能 史忠植
2
知识发现
知识发现是指从数据集中抽取和精炼新的模式。 范围非常广泛：经济、工业、农业、军事、社会 数据的形态多样化：数字、符号、图形、图像、声音 数据组织各不相同：结构化、半结构化和非结构 发现的知识可以表示成各种形式
(7) c.count++;
(8) end; (9) L[k]={c∈C[k]|c.count>=minsup};
(10) end; (11) Answer = L[1]∪L[2]∪…
2019/9/3
高级人工智能 史忠植
22
apriori-gen(L[k-1]) 分成两步：
join算法：从两个L[k-1]物品集生成候选 物品集C[k]
数据仓库（Data Warehouse）是面向主题的，集 成的，内容相对稳定的、不同时间的数据集合，用以 支持经营管理中的决策制定过程。
行测判断推理演绎推理与归纳推理技巧
行测判断推理演绎推理与归纳推理技巧在公务员行测考试中，判断推理部分的演绎推理和归纳推理是重要的题型，掌握相关的解题技巧对于提高答题效率和准确率至关重要。
接下来，我们将详细探讨这两种推理的技巧。
一、演绎推理技巧演绎推理是从一般性的前提出发，通过推导即“演绎”，得出具体陈述或个别结论的过程。
1、明确题目类型首先，要能准确判断题目属于何种演绎推理类型，如直言命题、复言命题、模态命题等。
不同类型的题目，解题方法和思路有所不同。
2、掌握推理规则对于直言命题，要熟悉“所有”“有的”等关键词的逻辑关系以及矛盾关系、反对关系等；对于复言命题，如充分条件假言命题“如果……那么……”、必要条件假言命题“只有……才……”等，要牢记其推理规则。
例如，充分条件假言命题中，“肯前必肯后，否后必否前，否前肯后无必然”。
3、善于运用逻辑符号将题目中的语言表述转化为逻辑符号，能够更清晰地分析题目结构，避免被复杂的文字表述所干扰。
比如，“所有 A 都是B”可以表示为“A→B”。
4、排除干扰选项在选项中，有些可能是无中生有、偷换概念或者与题干推理无关的。
通过仔细分析题干和选项的逻辑关系，排除这些干扰项。
5、进行推理验证对于复杂的题目，可以采用代入法或者逆向推理等方法进行验证，确保所选答案的正确性。
二、归纳推理技巧归纳推理是从个别性知识推出一般性结论的推理。
1、关注题干细节仔细阅读题干中的每一个信息，注意细节和特殊情况，这些往往是解题的关键。
2、排除绝对化表述选项中如果出现过于绝对的表述，如“所有……都……”“一定……”等，要谨慎选择，因为归纳推理往往是基于不完全归纳得出的结论，具有一定的不确定性。
3、比较选项差异对各个选项进行比较，选择最符合题干意思、概括最全面准确的选项。
4、注意逻辑漏洞有些选项可能存在逻辑漏洞，比如以偏概全、因果倒置等，要能够识别并排除。
5、结合常识判断在不违背题干意思的前提下，可以结合生活常识和一般规律进行判断，但要注意不能过度依赖常识而忽略了题干的具体信息。
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第 ２ 卷 第 ２期 ３ ２０ ０ ２年 ２且 文 章 编 号 ： ０ ０ １ ２ （ ０ ２ ０ — １ ９０ ｌ０ — ２ ０ ２ ０ ） ２ ０ ５ ４
小 型 微 型 计 算 机 系 统
Ｍｌ Ｎ卜 一 ＣＲＯ ＹＳ ＭＩ Ｓ ＴＥＭ
捕
要 ：范 例推 理 中有许 多榴 蔓 的知 识 应地 有知 识 荻取 过 程 ， 中也 存 在 一 定程 度 的 知 识 荻 取 瓶 颈 嗣 题． 正 着重 相 其 丰
探 讨 在 范制 推 理 系统 中 引 入 一 系列 可 烈使 用 的知 识 发 现 技 术 、 期 挺 高 范倒 推 理 系 统 的 知 识 藐 取 的 自动 化程 度 ： 正 取 本 针 对 挺 出的 两 类 算 法 ． 行 了实验 与 讨 论 ． 进
数 据 挖 掘 研 究 人员 开 始 重 视 已 有 的成 果 有： ｎ ｅａ ｄ Ｈａｎ ｙｎ
Ｋｅｎ 已 提 出 将 归 纳 方 法 从 范 倒 库 中 来 发 现 修 正 规 则 ａｅ：
Ｓ ａａ 用遗传算 法米选 取范倒的 特征权 值 ． ｋｌｋ 以及一 个用于
ＣＢ 系 统 与 决 策 支 持 系 统 的 自动 生 成 范 研 检 索 结 构 的机 器 Ｒ 学 习 方 法 ， ａｉ Ｓ ｅｒ 。 主要 讨 论 了 基 于需 求 的 Ｃ Ｒ Ｄ ｖ Ｍｃ ｈ ｒｙ。 ｄ Ｂ 中 的 知 识 发 现 技 术 ． 于 范 例 库 的 自 动 获 取 有 文 献 发 关 也
所 表示 的特 殊 的知 识 相 集 成 ；
（ ）范 倒 工程 过 程 的 自动 化 ， 范 例 知 识 的 自动 生 成 ， ２ 即 如 范 例 结 构 及 其 内 容 ． 似性 评 估 知 ｔ ． 有 范 倒 库 的 自动 更 相 巳现 新 ｔ 正 知 识 库 的 获 取 － 引 模式 ， 修 索 范例 标 识 ， ． 在 这 些 知 等 而 识 的获 取 中 电存 在 一 定 的瓶 颈 问题 ， ： 正 知 识 的 传统 获 取 如 修 方法 ， 侧 库 的 获 取 ， 们 是 领 域 专 家 与 知 识 工 程 师 通 过不 断 范 它
Ｖ ０【 ２３ Ｎ ｏ．２ Ｆｅ ２０ ｂ． ０２
范例 推 理 中 的知 识 发 现 技 术
倪 志 伟 蔡庆 生
（ 昌科 学 拉术 大 学 计 算 机科 学 系 ，安徽 合 肥 ２ ｇ２ ） 中 ３ ０ ７
安 徽 大 学 计算 智 能 与信 号 处理 教 育部 重 点 实 验 宣 安 徽 合 肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ ９
关 键 词 ：范 倒推 理 ； 识 发 现 ； 知 范倒 库 ； 正 知识 库 据 库 修 数
中 图分 类 号 ： Ｐｌ Ｔ ８ 文献 标 识 码 ： Ａ
１ 引 言
传 统 专 家 系统 中 有 三太 缺 陷 ： 识 的脆 弱性 、 理 的 单 调 知 推 性 、 识 获 取 的 瓶 颈 ＋ 些 太 大 影 响 了专 寡 系 统 的 应 用 价 值． 知 这 从 而 近 年 来 ＾ 们 一 直 在 探 索 其 它 方 法 ， 形 成 新 的智 能 系 统 以 体 系结 构 。 。 ， 于 范 例 的 推 理 （ ａｅＢ ￣ｄＲ ａｏ ｉｇ 即 基 Ｃ ￣— ａｅ ｅｓ ｎｎ ， Ｃ Ｒ） 术 就 是 其 中 之 一． 于 范 铡 推 理 的 系 统 的 目标 之 一 就 Ｂ 技 基 是 希 望 弥 补 传统 专 家 系统 中豫 设 获 取 的瓶 颈 目题 。． 侧 推 ”范 理 作 为 基 于 规 则 推 理 技 术 的 一 个 重 要 朴 充 ， 受 到 ＾ 工 智 能 已 研究 ＾ 员 的 昔 遍 关 注 在 范 例 推 理 中 ， 有 许 多 相应 的 知 识 也 它 主要 包 括 范 倒 库 ． 正 知 识 库 、 引模 式 、 似 性 判 断 标 准 修 索 相 等， 这些 知 识 的 获取 也 存 在 一定 的瓶 颈 问题 ． 过 在 范倒 推 理 通 中引 ＾ 知 识 发 现 技 术 ， 望部 分 解 决 其 知 识 获 取 的 瓶颈 问 题 ． 可 提 高智 能 系统 的整 体 性 能 ． Ｃ Ｒ 是 当 前 人 工 智 能 翌 机 器 学 习 领 域 中 的 热 门课 题 与 Ｂ 前沿 方 向 ． 究 Ｃ Ｒ 的 动 因 有 二 ： 是模 仿 人类 推 理 的 思 罐 研 Ｂ 一 方 式 ， 是 建 立 高 教 可 行 的 －算 机 系 统 ． Ｒ 方 法在 许 多 领 二 干 ＣＢ 域 都 可 以 使 用 ， 其 在 不 好 总 结 出专 家 知 识 的 领 域 ． 而 ， 尤 然 经 过十多年的研究 ， 人们 也 发 现 到 Ｃ Ｒ 中存 在 一 些 问 题 ， Ｂ 主要
２ 基 于 知 识 发 现 技 术 的 范 倒 推 理 系 统 框 架
图 ｌ 出基 于 知 识 发 现技 术 的 Ｃ Ｒ 系 统框 架． 给 Ｂ 此系 统 的 初 始 状 态 是 ： 历史 数 据 库 、 范 倒 库 、 修 Ｊ 知 识 库 要 达 到 有 空 空 Ｅ
ｔ 簿 层 、 层 背景 知 识 以 及 不 完 整 知 识 如 何 与 由 范 例 ｌ 表
表 ， 坟文叙述 了从象 棋大师的棋谱数据库 中自动获 取范理 中可 以使 用的数 据挖 掘技
术 ， 提 出二 类 自动 获 取 范 铡知 识 的 思 想 与算 法 ， 应 用 于 一 并 并 个 实 际 的 智 能 系 统 中 ， 验 结 果 表 明 这 种 思 路 大 大 提 高 了 实 Ｃ Ｒ 系统 的 性 能 及知 识 获 取 的 自动 化 程 度 Ｂ
体现 在 下两 个方 面 ：
习等． 这些任务 目前是人工去完成 ， 而基于 已有的数据库和 然
机 器 学 习 技术 “ 在 Ｃ Ｒ 中引 ＾ 数 据 挖 掘 是 非 常 必要 且 可行 Ｂ 的 这 是 Ｃ Ｒ 研 究 中前铪 性 的 重 要 课 题 ， 际 上 已 有 Ｃ Ｒ 和 Ｂ 国 Ｂ