machine-learning - prolog作为智能语言是如何工作的？

Question

我在序言中编写了一组规则，如果规则匹配特定操作就会发生。像这样:

rule_second_question(X, Y, X, W):-
    (
        LINK_BASE == 'G',
        is_verb_form(X),
        aggregate_all(X, linkage(W, _, _, _, _, _, _, _, _, 'RS'), Y),
        writeln(Y),
        Count == 1,
        SUBJECT = X,
        nb_linkval(rule, 'twol')
    )

我可以在 python、c++ 中使用 if 、 else 编写类似的规则。

我的类(class)是关于语言的。我不明白 prolog 与其他编程语言相比有何不同。

任何示例的帮助将非常感激。

Answer 1

Prolog 的强大功能源自逻辑变量，加上嵌入式搜索算法以及富有表现力和统一的数据结构设施。

它实现了一个关系数据模型，但是比 SQL 更加结构化的值域。从某种意义上说，我将其视为“No SQL”语言的前言。

因此，我们可以谨慎地对复杂数据结构之间的关系进行编码，就像早期 NLP 研究中认为需要的那样。

一些易于实现的语法糖(所谓的 DGC - Definite Clause Grammars)，然后让你编写可执行 AST。如果您认为该语言(或多或少)与 C 一样古老，您就能体会到它的魅力。

然后，NLP 研究被一种更直接、高效的范式所吸引:统计解析。 Prolog 不面向算术，失去了它的时尚性。

查看项目Attempto获取在 Prolog 中实现的宝贵资源。

另外，我最喜欢的关于 Prolog 的书，作者是 Pereira-Shieber，是 freely available 。通过NLP的方式引入Prolog。