要約
この論文では、因果関係の知識を形式化することを目的とした豊富な知識表現言語を紹介します。
この言語は、実際の因果関係に関する文献からの一般的なベンチマークの例を正確かつ直接形式化するために使用されます。
原因の定義が提示され、これらの例を表す一連のアクションに関して変化の実際の原因を分析するために使用されます。
要約(オリジナル)
This paper presents a rich knowledge representation language aimed at formalizing causal knowledge. This language is used for accurately and directly formalizing common benchmark examples from the literature of actual causality. A definition of cause is presented and used to analyze the actual causes of changes with respect to sequences of actions representing those examples.
arxiv情報
| 著者 | Michael Gelfond,Jorge Fandinno,Evgenii Balai |
| 発行日 | 2023-06-06 17:21:21+00:00 |
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