要約
この論文では、Martin Heideggerの基本的なオントロジーに基づいた新しい研究分析ITシステムを紹介し、存在(Das Seiende)と存在(Das Sein)を区別します。
このシステムは、2つの中間的に異なる記述的に完全な言語を採用しています。ユーザー入力を処理するための存在のカテゴリー言語と、内部分析用の実存言語です。
これらの言語は、現象学的削減モジュールを介して橋渡しされ、システムがユーザークエリ(ITスペシャリスト間の質問、回答、対話を含む)を分析し、再帰的および自己言及的構造を特定し、カテゴリの用語で実用的な洞察を提供できるようにします。
カテゴリー分析に限定された現代のシステムとは異なり、このアプローチは、ハイデガーの現象学的実存分析を活用して、クエリ処理のより深いオントロジーパターンを明らかにし、ITコンテキストでの比phorの使用など、複雑な相互作用の論理トラップを解決するのを支援します。
完全な実現への道は、ハイデガーの基本的なオントロジーに基づいた研究チームによる言語を形式化することです。
存在の言語の既存の完全性を考えると、これにより、システムの完全性に対する計算可能性が低下し、ユニバーサルクエリ分析ツールへの道が開かれます。
この論文では、システムのアーキテクチャ、運用原則、技術的実装、ユースケース(実際のITスペシャリストの対話に基づいたケースを含む)を紹介します。
要約(オリジナル)
This paper presents a novel research analytical IT system grounded in Martin Heidegger’s Fundamental Ontology, distinguishing between beings (das Seiende) and Being (das Sein). The system employs two modally distinct, descriptively complete languages: a categorical language of beings for processing user inputs and an existential language of Being for internal analysis. These languages are bridged via a phenomenological reduction module, enabling the system to analyze user queries (including questions, answers, and dialogues among IT specialists), identify recursive and self-referential structures, and provide actionable insights in categorical terms. Unlike contemporary systems limited to categorical analysis, this approach leverages Heidegger’s phenomenological existential analysis to uncover deeper ontological patterns in query processing, aiding in resolving logical traps in complex interactions, such as metaphor usage in IT contexts. The path to full realization involves formalizing the language of Being by a research team based on Heidegger’s Fundamental Ontology; given the existing completeness of the language of beings, this reduces the system’s computability to completeness, paving the way for a universal query analysis tool. The paper presents the system’s architecture, operational principles, technical implementation, use cases–including a case based on real IT specialist dialogues–comparative evaluation with existing tools, and its advantages and limitations.
arxiv情報
著者 | Maksim Vishnevskiy |
発行日 | 2025-04-17 14:29:25+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google