Modyfikatory typów i kwantyfikacja w języku naturalnym

Podobne dokumenty
Metoda Tablic Semantycznych

Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji

Klasyczny rachunek predykatów

OBLICZENIOWY MODEL ROZUMIENIA

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty

Język rachunku predykatów Formuły rachunku predykatów Formuły spełnialne i prawdziwe Dowody założeniowe. 1 Zmienne x, y, z...

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut

Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa.

Modele Herbranda. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Szukamy modelu. Przykład Problemy. Model Herbranda

Bisymulacja. Niezawodność systemów współbieżnych i obiektowych. Grzegorz Maj Grzegorz Maj Bisymulacja

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany

(4) x (y z) = (x y) (x z), x (y z) = (x y) (x z), (3) x (x y) = x, x (x y) = x, (2) x 0 = x, x 1 = x

Uogólnione kwantyfikatory

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych

Rekurencyjna przeliczalność

Semantyka rachunku predykatów

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAŁIV. Drzewa. Drzewa

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Problemy Decyzyjne dla Systemów Nieskończonych

Typ potęgowy Szlenka

020 Liczby rzeczywiste

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

ROZDZIAŁ 1. Rachunek funkcyjny

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)

Logika Radosna 5. Jerzy Pogonowski. KRP: tablice analityczne. Zakład Logiki Stosowanej UAM

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

1 Podstawowe oznaczenia

REGRESJA LINIOWA Z UOGÓLNIONĄ MACIERZĄ KOWARIANCJI SKŁADNIKA LOSOWEGO. Aleksander Nosarzewski Ekonometria bayesowska, prowadzący: dr Andrzej Torój

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.

Paweł Gładki. Algebra. pgladki/

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność

Algorytmiczna teoria grafów

Elementy rachunku zdań i algebry zbiorów

Paweł Gładki. Algebra. pgladki/

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające

Środowisko R Założenie normalności metody nieparametryczne Wykład R4; Weryfikacja założenia o normalności rozkładu populacji

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Interpretacja Niech U będzie zbiorem formuł takim, że zbiór {p 1,..., p k } jest zbiorem wszystkich symboli predykatywnych, {f 1,..., f l } jest zbior

0. ELEMENTY LOGIKI. ALGEBRA BOOLE A

1 Rachunek zdań, podstawowe funk tory logiczne

Michał Lipnicki (UAM) Logika 11 stycznia / 20

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Graf. Definicja marca / 1

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

Wstęp do Matematyki (4)

Systemy ekspertowe - wiedza niepewna

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10

1 Rachunek zdań, podstawowe funktory logiczne

Dowód probabilistyczny Uwagi do dowodu Bibliografia. Prawo Haczykowe. Łukasz Bieniasz-Krzywiec

Metalogika (12) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Dyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

Algorytmiczne aspekty teorii gier: Wykład 5

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Prawdopodobieństwo i statystyka

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

Lista egzaminacyjna zadań z matematycznych podstaw informatyki, wersja 3.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY

Elementy logiki Klasyczny rachunek predykatów

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Teoria systemów uczacych się i wymiar Vapnika-Chervonenkisa

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

Internet Semantyczny i Logika II

Helena Boguta, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019

Prawdopodobieństwo i statystyka

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Afiniczne rekursje stochastyczne z macierzami trójkatnymi

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Klasyczny rachunek zdań 1/2

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 1/2

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

III rok kognitywistyki UAM,

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie.

Reguły decyzyjne, algorytm AQ i CN2. Reguły asocjacyjne, algorytm Apriori.

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Logika Matematyczna (1)

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I

Przestrzenie liniowe

1 Podobieństwo macierzy

Transkrypt:

Modyfikatory typów i kwantyfikacja w języku naturalnym 7 lipca 2007

Spis treści 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Spis treści Kwantyfikacja kolektywna 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Spis treści Kwantyfikacja kolektywna 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Punkt wyjścia Kwantyfikacja kolektywna Obserwacja Kwantyfikacja po przedmiotach a kolekcjach (B. Russel). Kolekcje nie sa redukowalne do indywiduów. Kwantyfikacja kolektywna to pojęcie semantyczne.

Przykłady Kwantyfikacja kolektywna (1.) Tikitu i Samson podnieśli razem stół. (2.) Talie kart na stole sa różnego koloru. (3.) Nina i Jon mieli razem kolor, lecz osobno tylko po parze. (4.) Większość doktorantów gra w Texas Hold em.

Główne pytanie? Kwantyfikacja kolektywna Jak semantycznie modelować kwantyfikację kolektywna? Szeroko podzielane intuicje: Każda kolekcja jest ufundowana na swoich indywiduach. Kolekcje można łaczyć w nowe kolekcje. Indywidua to jednoelementowe kolekcje.

Potencjalny problem (1.) Wszyscy studenci sa szczęśliwi. (1.) Wszyscy bogaci studenci sa szczęśliwi. (2.) Wszyscy studenci podnieśli razem stół. (3.) Wszyscy bogaci studenci podnieśli stół.

Spis treści Kwantyfikacja kolektywna 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Gdzieś w tle teoria typów Definicja Zbiór typów to najmniejszy zbiór zawierajacy: 1 e (indywidua) oraz t (wartości logiczne) 2 αβ (typy złożone, funkcje z α na β). Przykład rodzaj wyrażenia przykład typ zdanie On je. t nazwa własna Szrenica e rzeczownik pies et kw. dystrybutywny większość ((et)((et)t)) kw. kolektywna większość ((et)(((et)t)t))

Główna idea S&D Kwantyfikacja kolektywna... Partee&Rooth 1983, van Benthem 1991... type-shifting principles kwantyfikacja dystrybutywna kwantyfikacja kolektywna ((et)((et)t)) ((et)(((et)t)t))

Ilustracja Kwantyfikacja kolektywna (1.) Pięć osób podniosło stół. (2.) =5 x[człowiek(x) Podniósł(x)]. (3.) X[card(X) = 5 X Ludzie Podniósł(X)].

Inne przykłady Kwantyfikacja kolektywna (1.) Niektórzy studenci grali razem w pokera. (2.) X[X Studenci Grali(X)]. (3.) Wszystkie kombinacje kart przegrywaja. (4.) X[X Karty Przegrywa(X)].

Modyfikator egzystencjalny Definicja Ustalmy uniwersum U oraz wybierzmy X U i Y P(U). Definiujemy modyfikator egzystencjalny Q EM dla kwantyfikatora Q w następujacy sposób: Q EM (X, Y ) Z X[Q(X, Z ) Z Y ].

Modyfikator neutralny Definicja Ustalmy uniwersum U oraz wybierzmy X U i Y P(U). Definiujemy modyfikator egzystencjalny Q N dla kwantyfikatora Q w następujacy sposób: Q N (X, Y ) Q( (Y P(X))).

Przykład zastosowania (1.) Dokładnie pięciu studentów grało razem w pokera. (2.) X Studenci Pokerzyści(card(X) = 5).

Spis treści Kwantyfikacja kolektywna 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Problem van Benthema (1.) No students met yesterday at the coffe shop. NO EM (Student, Meet) Meet. (2.) Less than five students smiled. <5EM (Student, Smile) X(X Smile X Student card(x) < 5).

Inny przykład Kwantyfikacja kolektywna (1.) Exactly 5 students drank a whole glass of beer together. =5EM (Student, Drink) A Student[card(A) = 5 Drink (A)].

Inna interpretacja Kwantyfikacja kolektywna (1.) Exactly 5 students drank a whole glass of beer together. =5N (Student, Drink) card({x : A Student[x A Drink (A)]}) = 5.

Spis treści Kwantyfikacja kolektywna 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Operator determiners fitting Definicja Ustalmy uniwersum U dla każdego X, Y P(U) definiujemy: Q dfit (X, Y ) Q[ X, (X Y )] [X Y = W X Y Q( X, W )].

Przykład zastosowania (1.) Exactly 5 students drank a whole glass of beer together. =5dfit (Student, Drink) card({x A : A Student Drink(A)}) = 5 W Student[Drink(W ) card(w ) = 5].

Spis treści Kwantyfikacja kolektywna 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Główna idea Kwantyfikacja kolektywna Dodajemy kwantyfikatory uogólnione drugiego rzędu. 2 = {(M, P) P P(M) and P }. Even = {(M, P) P P(M) and card(p) is even}. Even = {(M, P) P P(M) and X P(card(X) is even)}. Most 2 = {(M, P, S) P, S P(M) and card(p S) > card(p \ S)}

Zastosowanie Kwantyfikacja kolektywna (1.) Niektórzy studenci zebrali się. Przykład Określamy kwantyfikator Some t następujaco: {(M, P, G) P M; G P(M) : Y P(Y oraz P G)}. Some t x, X[Student(x), Zebranie(X)].

Inny przykład Kwantyfikacja kolektywna (1.) Pięciu ludzi podniosło stół. Przykład Niech Five t denotuje klasę {(M, P, G) P M; G P(M) : Y P(card(Y ) = 5 P G)}. Five t x, X[Ludzie(x), Podnieśli(X)].

Jeszcze jeden przykład (1.) Większość studentów nigdy nie grała w pokera. Most 2 X, Y [Student(X), Grali(Y )].

Mała obserwacja Kwantyfikacja kolektywna Stwierdzenie Niech Q będzie kwantyfikatorem uogólnionym definiowalnym w SO. Wówczas Q EM, Q dfit oraz Q t sa definiowalne w SO. Szkic dowodu Rozważmy przypadek Q EM. Niech ψ(x) oraz φ(y ) będa formułami. Chcemy wyrazić Q EM x, Y (ψ(x), φ(y )) w SO. Z założenia Q można zdefiniować zdaniem θ SO[{P 1, P 2 }]. Wówczas następujaca formuła definiuje Q EM : Z ( x(z (x) ψ(x)) (θ(p 1 /ψ(x), P 2 /Z ) φ(y /Z )).

Co to nam daje? Kwantyfikacja kolektywna Dziedziczymy problemy, lecz zwiększamy moc wyrażania? Obserwacja Jeśli Most 2 jest definiowalny w SO, to CH = PH. Szkic dowodu Toda: PH C 2 P. Kontinen, Niemistö: FO(Most 2 ) definiuje problemy dla każdego poziomu CH. Jeśli Most 2 jest definiowalne w SO, to FO(Most 2 ) SO. Zatem CH = PH i więcej CH PH C 2 P.

Counting hierarchy Kwantyfikacja kolektywna 1 C 0 P = PTIME, 2 C k+1 P = PP C kp, 3 CH = k N C kp.

Spis treści 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Spis treści 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Nawiazanie do tezy Hintikki (1.) Some relative of each villager and some relative of each townsman hate each other. (2.) Most dots and most stars are connected by lines with each other. (2.) Most dots and most stars are connected by lines. (2.) Most dots are connected by lines with most stars.

Reciprocal expressions (1.) Andi, Jarmo and Jakub laughed at one another. (2.) 15 men are hitting one another. (3.) All members of the parliament refer to each other indirectly. (4.) Most Boston pitchers sat alongside each other. (5.) Some Pirates were staring at each other in surprise.

Strong reading (3.) All members of the parliament refer to each other indirectly.

Intermediate reading (4.) Most Boston pitchers sat alongside each other.

Weak reading (5.) Some Pirates were staring at each other in surprise.

Inne możliwe odczytania przykład (1.) Stones are arranged on top of each other. Intermediate alternative reciprocity.

Strong Meaning Hypothesis Hipoteza W każdym kontekście zdania z each other przyjmuja najmocniejsze możliwe odczytanie. Dalrymple, Kanazawa, Kim, Mchombo, Peters 1998.

Spis treści 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Modyfikatory dla kwantyfikatorów rosnacych Definicja Ram S (Q)(A, R) X A[Q(X) x, y X(x y R(x, y))]. Definicja Ram I (Q)(A, R) X A[Q(X) x, y X(x y z 1,..., z l X(z 1 = x R(z 1, z 2 )... R(z l 1, z l ) z l = y)]. Definicja Ram W (Q)(A, R) X A[Q(X) x X y X (x y R(x, y))].

3. All members of the parliament refer to each other indirectly. Ram S (All)(MP, Refer). 4. Most Boston pitchers sat alongside each other. Ram I (Most)(Pitcher, Sit). 5. Some pirates of the Carribean were staring at each other. Ram W (Some)(Pirate, Staring).

Ale co z kwantyfikatorami malejacymi (1.) Few members of the parliament refer to each other. (2.) At most five Boston pitchers sat alongside each other. (3.) Less that 8 Pirates were staring at each other in surprise.

Operator determiners fitting Definicja Ustalmy uniwersum U dla każdego X, Y P(U) definiujemy: Q dfit (X, Y ) Q[ X, (X Y )] [X Y = W X Y Q( X, W )].

Operator bounded composition Definicja Ustalmy uniwersum U oraz wybierzmy A U i B P(U). Definiujemy modyfikator egzystencjalny Q BC dla kwantyfikatora Q w następujacy sposób: Q BC (A, B) Y P(A) B X P(A) B [card(x) card(y ) card(a X) card(a Y ) Q AX] X P(A) B[Q AX Q A ].

Zastosowanie (2.) At most five Boston pitchers sat alongside each other. Ram I ( 5BC )(Pitcher, Sit) W Pitchers(Sat(W ) card(w ) 5) Z Pitchers(Sit(Z ) card(z ) > 5) x, y Z (x y z 1,..., z l Z (z 1 = x Sit(z 1, z 2 )... Sit(z l 1, z l ) z l = y)].

Spis treści 1 Kwantyfikacja kolektywna 2

Mocna interpretacja bywa NP-zupełna Definicja M = Ram S (Q)(A, R) wtw, gdy istnieje pełny ze względu na R podgraf P M taki, że Q(P). Obserwacja Dla niektórych Q kwantyfikator Ram S (Q) jest NP-zupełny. Na przykład, dla k, Most,....

Trudne zdania z konstrukcjami wzajemnymi (1.) Most members of the parliament refer to each other indirectly. (2.) At least one third of the members of the parliament refer to each other indirectly. (3.) At least q of the members of the parliament refer to each other indirectly.

Problem Pytanie Dla jakich Q kwantyfikator Ram S (Q) jest NP-zupełny?

Hipoteza Niech f : ω ω. Definiujemy (Q f ) M [X] card(x) f (card( M )). Definicja Powiemy, że Q f jest nieograniczony, jeśli m n(m f (n) n m). Hipoteza Ram S (Q f ) jest NP-zupełny, jeśli Q f jest nieograniczony.

Analogicznie definiujemy Definicja M = Ram I (Q)(A, R) wtw istnieje spójny ze względu na R podgraf P M taki, że Q(P). Definicja M = Ram W (Q)(A, R) wtw istnieje podgraf P M taki, że Q(P) oraz P nie ma izolowanych wierzchołków.

Słaba i pośrednia interpretacja jest łatwa Stwierdzenie Niech Q będzie w P wtedy również Ram I (Q) jest w P. Szkic dowodu Niech G = (V, E) będzie grafem, aby sprawdzić czy G Q należy wypisać wszystkie maksymalne spójne podgrafy G. Ich liczba jest ograniczona z góry przez card(v ). Teraz wystarczy sprawdzić czy dla któregoś z wypisanych podgrafów C zachodzi Q(C). Stwierdzenie Niech Q będzie w P wtedy również Ram I (Q) jest w P.

Jak to się ma do SMH? Ram S (Q) Ram I (Q) Ram W (Q) Obserwacja Nie radzimy sobie z mocna interpretacja. Szukamy łatwiejszej możliwej interpretacji.