DSpace at VNU: Case-based reasoning và khả năng tiếp cận bằng logic vị từ

DSpace at VNU: Case-based reasoning và khả năng tiếp cận bằng logic vị từ tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận...

TAP CHI KHOA HOC ĐHQGHN, KHTN &CN, T.xx, So 4, 2004 C A S E -B A S E D R E A S O N IN G V A K H A N A N G T IE P CAN B A N G L O G IC V Ị T Ừ N g u y ề n V iệ t H à, P h m N gọc H ù n g , Hồ Sĩ Đ àm Trường Đ ại học Công nghệ, Đ ại học quốc g ia H N ội T r ầ n V ũ V iệ t A n h Đ ại học quốc g ia Singapore Đ ặ t v ấ n đ ể Phương p h p tìm lòi giải dựa trê n ca suy lu ậ n m ẫu có (C ase-based reasoning CBR) khởi xướng từ th ậ p kỷ 80 ngày th u h ú t môi q u a n tâ m n hiều nhà nghiên cứu [1, 2, 3, 4] CBR h o ạt động theo ch ế so sá n h toán cần giải với tốn mẫu dã có lời giải tìm cách đưa lời giải dựa trê n lòi giải mẫu Đã có nhiều hệ thống CBR p h t triể n n h hệ chun gia c h ẩn đốn hỏng hóc, lập k ế hoạch hay lập luận luật Tuy vậy, chê suy lu ặ n CBR chưa h ìn h thức hóa ch ặt chè N hiều nghiên cứu ứ n g d ụ n g trọ ng vào việc tìm kiếm to n cũ tương tự đưa lời giải b ằn g cách th a y thê từ khóa Đặc th ù CBR sử dụ n g lại lòi giải cũ, số lớn bước su y diễn để đưa lòi giải bị loại bỏ Điều d ẫn đến vân đề khó dám báo cỉược tín h đ ú n g đ ắn m ặ t logic lời giải T hêm nữa, cài đ ặ t CBR thường khó tơng q u t hóa p h ả i phôi hợp tri thức k in h nghiệm lòi giải biết tri thức tổng hợp vê miền toán Chưa tồn ứng d ụ n g CBR tậ n d ụn g n ăng lực suy diễn tín h tường m inh logic vị từ Trong báo này, ch ún g p h â n tích khía cạnh suy diễn củ a CBR đề x u ấ t phương thức cài đ ặ t CBR b ằ n g logic vị từ cấp Trong phương th ứ c này, lời giải cũ đóng vai trò kin h nghiệm suy lu ậ n giúp tă n g tốc cỉộ tìm lời giải tín h đ ú n g đ ắ n lòi giải đảm bảo b ằ n g suy diễn C a s e - b a s e d r e a s o n i n g 2.1 K h i n iệ m CBR phương ph áp tìm lời giải dựa trê n việc sử d ụ n g lại lời giải (ca suy luận) khứ CBR phương p háp tương đối chưa h ìn h thức hóa cách chặt chẽ Về b án, CBR tìm lời giải n h sa u (hình 1) [2]: ♦ Lưu ca su y lu ậ n gặp tron g q u k h ứ vào CSDL ca suy luận ♦ Khi tìm lời giải cho tốn mới, trước tiên tìm kiếm tốn tương tự CSDL ca su y luận 51 Nguyen Việt Hà, Phạm Nuọc Hùng 52 ♦ Đưa lời giải mối b àn g cách hiệu chỉnh lòi giải ca suy lu ậ n tìm ♦ Lưu ca suy lu ậ n tạo vào CSDL ca suy luận Ca suy lu ận thông thường biểu diễn n g gồm đặc tả tốn lời giải Q trìn h tìm lời giải cho toán b ắ t đầu b ằn g việc tìm kiếm ca suy lu ận tương tự Đặc tả tạo cách số hóa đặc trư n g việc tìm kiếm th ng thường thực b ằn g cách so s n h sơ" Lòi giải ca suy lu ậ n thường biểu diễn b ằ n g k h u n g tri thức (frame) Các k tri thức p h ù hợp với việc mô tả n h iều khái niệm tri thức khác n h a u , n h ấ t tri thức dưối dạng kinh nghiệm Quá trìn h tạo lời giải từ lời giải có thường tiến h n h theo h a i bước: tái sứ dụng hiệu chỉnh Trước tiên, lời giải cũ tái sử d ụn g th ôn g qua phương pháp đơn giản nh th a y thê từ khóa S au đó, cần hiệu chỉnh lời giải cho thực p h ù hợp với toán cần giải Việc hiệu chỉnh phụ thuộc r ấ t nhiều vào miền ứng d ụ n g với hệ CBR cụ th ê người ta lại p h t triể n chê riêng Có th ê nói h iệu chỉnh nh ân tơ định th n h công CBR chưa có chê h iệu c h ín h áp dụng cách tống quát Lời giải tạo có th ê cập n h ậ t vào CSDL ca suy lu ậ n đê sử dụ ng lại tương lai Việc cập n h ậ t không n h ấ t th iế t thêm ca suy lu ậ n m có th ê hiệu chỉnh ca suy lu ậ n củ đế cho m ang tín h đại diện CSDL ca suy lu ậ n không n h ấ t th iết lưu ca suy lu ậ n th n h cơng mà có th ể chứa ca suy lu ận không th n h công CBR nghiên cứu ứng d ụn g cách rộng rãi, đặc biệt với n h ữ n g hệ chuyên gia cần tới tri thức d ạn g kinh nghiệm Một số’ ng hiên cứu điển h ìn h hệ chuyên gia tạo ăn T ru n g Hoa CHEF, ch ẩn đoán b ệnh PROTOS, giải q u y ế t xung đột quốc tê MEDIATOR, tư v ấ n lu ậ t HYPO CBR b ắ t đ ầu ứng dụng h iệu công nghiệp kinh doanh n h hệ trợ giúp khác h n g SMART Compaq, hệ trợ giúp thiêt kê CLAVIER Lockheed [3] Một hưỏng nghiên cứu p h t triể n hệ CBR hội thoại cho phép người sử d ụn g th a m gia vào trìn h h iệu chỉnh lòi giải [5] Tạp clìí Khoa học ĐHQGHN K ỈIT N & CN T.xx S ố 4, 2004 Casc-based rciisoninụ Iiăiiíí tiếp cận logic vị từ 53 R E T R IE V E New P ro b le m Case Retrieved Case / REUSE P re vio u s C ases G eneral K now ledge * S u g g e s te d s o lu tio n (\ Learned ì Ị I Case R E V IS E A T / _ Repaired Case R E T A IN C o n firm e d s o lu tio n H ình Case-based reasoning 2.2 T ìm h iế u C B R th ô n g q u a c h u yê n g ia C H EF C H E F [4] m ột hệ chuyên gia trợ giúp việc tạo cách chê biến ăn T ru n g Hoa C H E F chứa 10 ca suy lu ậ n cách chế biến ăn sơ' tri thức tổng hợp n ấ u ăn H ình mơ tả cách chê biến “đ ậ u xào th ịt bò” A h a lf p ou nd o f b e e f T w o ta b le s p o o n s o f soy sa uce O n e te a s p o o n o f rice w ine A h a lf ta b le s p o o n o f co rn starch O n e te a s p o o n o f su g a r A h a lf p ou nd o f g re e n bean O n e te a s p o o n o f salt O n e ch u n k o f g arlic C h o p the g a rlic into p ie ce s th e size o f m a tch h e a d s S h re d the b e e f M a rin a te th e b e e f in the garlic, sugar, corn sta rch , rice w in e and soy sa u ce S tir fry the sp ic e s , rice w in e and b e e f fo r one m in ute A d d th e g re e n bea n to the sp ice s, rice w ine and b e e f S tir fry the sp ice s, rice w ine, g re e n bean and b e e f fo r th re e m in utes A d d th e s a lt to th e sp ice s, rice w ine, green bean and b ee f Hình Cách chế biến “đậu xào thịt bò” Giả sử, ch ú n g ta cần cách c h ế biến “xúp lơ xào th ịt bò” Khi từ thơng tin “th ịt bò”, “xào” tri thức “xúp lơ” “đ ậ u ” “r a u ”, C H E F tìm cách ch ế biến gần giông n h ấ t “đ ậ u xào th ịt bò” N ếu đơn th u ầ n th ay “xúp lơ” vào vị trí “đ ậ u ” chưa thê gọi tạo r a m ột cách chê biến C H E F v ận dụ n g tri thức n ấ u ăn khác để hiệu chỉnh cách chê biến Trước tiên, từ khác n h a u kích thước “đ ậ u ” “xúp lơ”, Tạp chí Khoa học DHQGHN KH TN ầ CN ĩ.XX Số4 2004 Nguyễn Việt Hà, Phạm Ngọc Hùng 54 CH EF th êm công đoạn “th i xúp lơ” trước xào Thêm nữa, từ tri thức “xúp lơ chứa nhiều nước”, “th ịt bò khơng nên xào vói nhiều nước”, “nếu xào c h un g không ngon th ì xào riêng rè”, C H E F chỉnh sửa cách chế biến th n h “xào xúp lơ vả th ịt hò riêng rè” Hình cách chê biến “xúp lơ xào th ịt bò” C H E F tạo Rõ ràng, C H E F không đơn th u ầ n hệ thơng tìm k iếm /thay t h ế m có n ă n g lực suy diễn dựa trê n luật 2.3 B iê u d iễ n tr i th ứ c su y d iên Trong hệ thôn g CBR, tri thức lưu song song b ằn g hai dạng: ca suy lu ậ n luật suy diễn Ca suy lu ậ n tri thức dạng kinh nghiệm lu ậ t tri thứ c hình thức hóa cao cho suy diễn Ví dụ, C H E F chứa ca suy lu ậ n cách c h ế biến m ột số ăn điển hình lu ậ t “nếu xào chung khơng ngon th ì xào riêng rẽ” C H E F vặn dụng lu ậ t đê đưa cách giải xào xúp lơ th ịt bò riêng rẽ B ằng việc sử dụng luật, CBR hiệu chỉnh lòi giải ca suy lu ậ n k h ứ đưa lời giải p h ù hợp với tốn Nghĩa là, CBR khơng đơn th u ầ n hệ tìm kiếm mà hệ suy diễn thông qua việc suy diễn CBR tìm cách đảm bảo tín h thỏa đ n g lời giải Tuy nhiên việc phôi hợp ca suv luận lu ậ t suy diễn thường r ấ t phức tạ p khó xây dựng chê tông quát Giả sử, CBR có chứa lu ậ t đú để có thê tự suy diễn lòi giải cho ca suy lu ận m ẫu hiển n hiên suy diễn lời giải cho tốn m khơng cần tham khảo tới ca suy lu ậ n m ẫu Tức tron g trưòng hợp đặc biệt CBR đảm bảo tín h đan m ặ t logic lời giải Vậy trường hợp ý nghĩa ca suy lu ậ n nằm chỗ nào? Bản c h ấ t ca suy lu ậ n m ẫu hệ thông làm tă n g hiệu s u ấ t tìm lòi giải Trong thực tế, người thường tìm lời giải dựa vào kinh nghiệm giải toán tương tự khứ Việc x u â t p h t từ lòi giải tìn h huố ng tương tự r ú t ngắn thời gian đê đưa lòi giải cần thiết Giống vậy, ca suy lu ậ n m ẫu kinh nghiệm giúp hệ thống th u hẹp khơng gian tìm kiếm lời giải A half pound of b e e f Tw o ta b le sp o o n s o f soy sauce O ne te asp oo n o f rice w ine A h a lf ta b le sp o o n o f corn starch O ne te a sp o o n o f su ga r A half pound of brocoli O ne te a sp o o n o f salt O ne ch un k o f g a rlic C hop the g a rlic into p ieces the size o f m atch he a ds Shred the b eef M arina te the b e e f in the g arlic, sugar, corn starch, rice w ine and soy sauce C hop the broccoli into p ie ces the size o f chunks S tir fry the b ro ccoli for three m inutes S tir fry the spices, rice w ine and b e e f fo r o ne m inute Add the b ro ccoli to the spices, rice w ine and beef S tir fry the sp ice s, rice w ine, broccoli and beef fo r a h a lf m in utes Add the salt to the spices, rice wine, green bean and beef Hình Cách chế biến “xúp lơ xào thịt bò" Tạp clìí Khoa học D H Q dH N K H Ỉ N & CN T.xx So 2004 Case-based reasoning; klìá năniỊ liếp cận bằim logic vị từ 55 N ăng lực hệ suy diễn định lượng kiến thức phương pháp suy diễn Thông thường, với phương pháp suy diễn hiệu n ă n g lực biếu diễn thấp Do đó, khơng phải lúc dề dàng h ìn h thức hóa tri thức, n h ấ t tri thức kinh nghiệm dạng lu ậ t suy diễn Ớ điểm này, ca suy luận việc làm tă n g hiệu s u ấ t tìm lời giải phương ph áp hỗ trợ đác lực cho việc biểu diễn tri thức M ặt khác, b ằn g việc sử dụn g ca suy diễn, việc bô su n g (học) tri thức tiến h n h cách tự nhiên Nếu người sử dụng chấp n h ậ n lòi giải có th ê cập n h ậ t vào CSDL ca suy luận N hư vậy, với toán tương tự hồn tồn có thê hy vọng hệ thống sè đưa lòi giải với tốíc độ n h a n h Tóm lại, CBR phương p háp tìm lời giải kết hợp suy diễn vận dụng kinh nghiệm không loại bỏ suy diễn Memory-based reasoning (MBR) phương pháp p h t triển dựa trê n CBR theo hướng vận dụn g kinh nghiệm loại bỏ h ắ n suy diễn [6] MBR thông thường cài đ ặ t trê n máy tín h song song tậ n dụn g n ă n g lực tính tốn cao đê tìm ca suy lu ậ n tương tự từ CSDL lớn [7] Trong phương p h áp này, vấn đề đ ánh giá độ tương tự đê tìm ca suy luận m ẫu thỏa đáng n h ấ t đặc biệt qu an trọng Việc hình thức hóa độ tương tự khó k h ă n việc h ìn h thức hóa tri thức dạng kinh nghiệm Suy lu ậ n tương tự (analogical reasoning - analogy) cách tiêp cận sử dụng tương tự vào việc tìm lời giải [8] Khác với CBR tính độ tương tự tron g miền tốn, analogy tín h độ tương tự cấu trúc miền to n tìm cách n h xạ tri thức từ miền san g m iền Cài đặt CBR b ằ n g logic vị từ Trong mục đề x u ấ t phương thức cài đ ặ t CBR logic vị từ cấp Lời giải cho toán suy diễn b ằn g cách ưu tiên áp dụng lu ậ t đà sử d ụ n g tro ng ca suy lu ậ n mẫu Phương thức cho phép đảm bảo tính đắn vê m ặ t logic lời giải suy diễn từ lu ậ t chứa hệ thông Các ca suy lu ận mẫu lưu trữ tro n g hệ thông xem n h k in h nghiệm suv lu ậ n làm tă n g tính hiệu tro ng việc tìm lòi giải C húng tơi giới h n toán toán d ạn g Yes/No sử dụng phương p h p p h ả n bác (SLD) để chứng minh 3.1 B iê u d iê n ca su y lu ậ n 1) Đặc tả ca suy lu ậ n tín h độ tương tự C húng tơi địn h nghía đặc t ả tốn tậ p vị từ x u ấ t tron g câu hỏi điều kiện (sự thực) tốn Ví dụ, với tốn Tạp chi Khoa học ĐHQGHN KH TN & CN, T.xx, So 4, 2004 Nguyễn Việt Hà, Phạm Neọc Hùng 56 B ài toán Sự thực: skilful(John) m echanic(Joh n ) truck(T ) Câu hỏi: re p a ir(J o h n , T) đặc t ả tư n g ứng tậ p hợp {skilful, mechanic, truck, repair} Có n h iều ph ươ ng pháp để so sá n h độ giông n h a u đặc tả, ch ú n g tơi tín h độ tương tự sim(Cj, c ý hai đặc tả Cj c2 n h sau: sim(c1 , c ) = — —— nx+n2 (1) s số vị từ giông n h a u h đặc tả; n 7, n sô' vị từ từ n g đặc tá Như độ tư ng tự n h ậ n giá trị từ đến 2) Lời giải c ủ a ca suy lu ậ n Lòi giải m ột ca suy lu ậ n định nghĩa tậ p lu ậ t giải d ù n g tro ng chứng m inh c ủ a ca Giả sử hệ thông sử dụng lu ậ t sau đế chứng m in h to án 1: skilful(x) m a in ta in (x , y) -> repair(x, y) mechanic(x) vehicle(y) -> m aintain(x, y) truck(x) -> vehicle(x) Khi lòi giải ca suy lu ậ n tương ứng sè tậ p chứa lu ậ t H ình minh họa m ột ca s u y luận hoàn chỉnh Description Solution skilful, m ech an ic, truck, repair skilfu l(x) m aintain (x, y) -> repair(x, y), m e ch a n ic(x ) v e h icle (y) -> m aintain (x, y), tru c k (x) -> v e h icle (x) Hình Ví dụ ca suy luận 3.2 Q uá t r ìn h tìm lời g iả i Việc tìm lời giải cho tốn tiến h n h n h sau: - tạo đặc tả cho toán - sử d ụ n g cơng thức (1) tìm ca suy lu ậ n m ẫu phù hợp n h ấ t với to n - chứng m in h toán b ằn g cách ưu tiên áp dụng lu ậ t ca sử d ụ n g m ẫu Điêrn k h c b iệ t so với hệ CBR khác ỏ phương p h áp tá i sử đ ụn g /hiệu chỉnh lời giải Lời giải đưa bằn g phương pháp SLD tạo trực tiếp Tạp chí Khoa học ĐHQGHN KH TN & CN r XX, So 4, 2004 Casc-bỉiscd reasoning khii nãnu liếp cận bansz Ionic vị từ 57 từ lời giải củ T uy nhiên, th a y áp dụng lu ậ t cách tu ầ n tự c h ú n g ta ưu tiên áp dụng lu ậ t tro n g lời giải ca suy lu ận tương tự Xét to n sau: Bài toán Sự thực: skilful(Tom) mechanic(Tom) motorbike(M) Câu hỏi: re p a ir (Tom, M) Đặc tả toán sê {skilful, mechanic, motorbike, repair} Độ tương tự giừa đặc tả đặc tả ca suy lu ậ n h ìn h theo công thức (1) 0,75 G iả sử ca suy luận gần giông n h ấ t với to án C húng ta củng giả sử rằ n g hệ th ô n g chứa tập lu ậ t suy diễn mơ tả tron g h ìn h Khi hệ thông ưu tiên áp dụn g lu ậ t ca suy lu ận nói trê n tạo chứng m inh người sử d ụ n g n h ậ n câu tr ả lời “Yes” Các lu ậ t áp d ụ n g chứng m inh r200, r201, r203 3.3 K h ả o s t C h úng ta có thê th ấ y lòi giải (tập lu ậ t sử dụng) ca suy lu ậ n lòi giải cho tốn r ấ t giống n hau Tuy suy diễn từ lu ậ t hệ th ô n g n h n g đồng thòi, khía c n h hệ CBR, có th ể nói rằ n g c hú ng ta th n h cơng tro n g việc hiệu chỉnh lòi giải m ẫu th n h lời giải cho tốn Lòi giải th u hiến nhiên lòi giải đắn suy diễn từ thực luật hệ thông Ý nghĩa ca suy lu ậ n m ẫu chỗ góp p h ầ n tă n g tốc độ tìm kiếm lời giải Rõ ràng, việc Ưu tiên áp dụng lu ậ t ca m ẫ u sè h n chê b ù n g nổ khơng gian tìm kiếm tro ng trìn h xây dựng chứng minh Nếu không ưu tiên sử dụng lu ậ t ca suy lu ậ n m ẫu, việc tìm kiếm có thê tiến h n h với n h iề u n h n h không liên quan đến lòi giải cuối Hình mơ tả khơng gian tìm kiếm tru y ề n thơng, tức ỉà không Ưu tiên lu ậ t ca suy lu ậ n mẫu Các lu ậ t n h “skilful(x) assemble(x, y) -> repair(x, y)” “ e le c tro n ic _ e n g in e e r(x ) electrical_good(y)-> assemble(x, y)” sử d ụ n g trước tạo r a n h n h tìm kiếm khơng cần th iế t (nửa bên trái) Với CSDL lu ậ t lớn, k h ô n g gian tìm kiếm có thê bị b ù n g nơ d ẫ n đến khơng tìm lòi giải tro ng m ột thời gian cho trước Với phương thức đề xuất, c h ú n g ta ưu tiên áp dụng lu ậ t ca suy lu ậ n m ẫ u cần tìm kiếm khơng gian hẹp Ví dụ n h với to án n ê u trê n là.nửa bên phải, p hần in đậm tro ng h ìn h Tạp chi Khoa học DHQGHN KH TN CN T.xx, S ổ4, 2004 Nụuyễn Việỉ Hà Phạm Niiọc Hùng r100: r101: r102: r103: skilfu l(x) a sse m b le (x, y) -> rep air(x, y) e le c tro n ic _ e n g in e e r(x ) e le ctric a l_ g o o d (y ) -> a sse m b le (x, y) te le v is io n (x ) -> e le ctrica l_ g o o d (x ) rad io (x) -> e le ctrica l_ g o o d (x) r200: r2 : r202: r203: skilfu l(x) m a in ta in (x, y) -> rep air(x, y) m e ch a n ic(x) ve h icle (y) -> m aintain (x, y) tru ck (x) -> ve h icle (x) m o to rb ik e (x ) -> ve h icle (x) H ình Các luật suy diễn hệ thống ~repair(Tom , M) r1 00 A~skilful(Tom ) V ~m a in ta in (T o m , M) - s k ilfu l(T o m ) V ~ a s s e m b le (T o m , M ) ▼ ~ m ain tain (T o m , M) ~ a s s e m b le (T o m , M ) ~ 'e ỉe c tro n ic _ e n g in e e r(T o m ) V -e le c tro n ic a l_ g o o d (M ) ~m ech a n ic (T o m ) V - v e h ic le (M ) ~vehicle(M ) ~truck(M ) -m o to r b ik e (M ) □ Hình Khơng gian tìm kiếm truyền thơng Tóm lại, với phương thức đề x u ấ t ch ún g ta tậ n d ụ ng ưu đ iể m củ a CBR sử dụng lại kinh nghiệm ưu điếm logic vị từ năn g lực suy diễn tín h đắn Thêm nữa, phương thức dề dàng cài đ ặ t vận d ụn g cho lớp b ài to n thông dụng cài bằn g logic vị từ Một điểm cần lưu ý ca suy lu ậ n m ẫu n ê u chí áp dụng cho trường hợp lòi giải k h ẳ n g định, tức tồn n g minh Với trường hợp phủ định, ch ú n g ta phải th n h n h tìm kiếm có th ê thời gian để đưa câu trả lời ph ủ địn h tương đương với thời gian suy luận tro ng hệ th ô n g suy luận truyền thông Tạp chí Khoa học Đ H Q G tìN K i l l N & CN r.xx So 2004 Case-based reasoning lìãng tiếp cận loeic vị từ 59 K ế t lu ậ n Trong báo này, ch ú ng khảo s t CBR trê n góc độ hệ suy diễn rõ b ản chất mô h ìn h Tri thức CBR biêu diễn bằn g mơ hìn h lai kinh nghiệm suy lu ậ n luật Lòi giải đưa dựa trê n v ận d ụn g đồng thòi hai loại tri thức Có th ê nói CBR r ấ t gần với mơ h ìn h suy lu ậ n người C h ún g đề x u ấ t phương thức cài đ ặ t CBR bằn g logic vị từ câp Trong phương thức này, lòi giải ca suy lu ận m ẫu lưu tậ p lu ậ t giải suy luận Lòi giải tốn sê tìm kiếm hiệu việc suy lu ận từ tập lu ậ t giải cua ca suy luận m ẫu Điểm phương thức đảm bảo tín h đ ắn m ặt logic lời giải Phương thức đê x u ấ t có ý nghĩa qu an trọ ng tro n g việc đưa cách tiếp cặn hình thức cho CBR Hướng nghiên cứu n g tơi h ình thức hóa c h ặ t chè khảo s t tín h hiệu phương thức TÀI LIỆU THAM KHẢO Kolodner J., Case-based reasoning, Morgan Kaufmann, 1993, 668 tr Aamodt A and Plaza E., Case-based reasoning: Foudational issues, methodological variations, and system approches, A Ỉ Communications Vol No (1994), 39-59 Watson I., A pplying Case-based reasoning: Techniques for Enterprise S ystem s, Morgan Kaufmann, 1997, 290tr Hammond K.J., Case-based planning: a framework for planning from experience, Cognitive Science Vol 14 (1990), 385-443 Aha D.w and Breslow L.A., Conversational case-based reasoning, Applied Intelligence Vol 14 (2001) , 9-32 Stanfill c and Waltz D., The memory based reasoning paradigm, in Case based reasoning workshop (1988), 414-424 Kitano H., Challenges for massive parallelism, IJC A I-93, 813-834 Hall R.P., Computational approaches to analogical reasoning: A comparative analysis, Artificial Intelligence Vol 39, No (1989), 39-120 Tap chi Khoa học ĐHQGHN KH TN & CN T.XX So 2004 Nguyỗn Việt Hà, Phạm Ngọc Hùng 60 VNU JO URNAL OF SCIENCE, Nat., Sci., & Tech., T.xx, N04 , 20 04 C A S E -B A S E D R E A S O N IN G A N D A N I M P L E M E N T I N G A P P R O A C H BY P R E D I C A T E LOGIC N g u y en Viet Ha, P h a m N goc Hung, Ho Si D am College o f Technology, V ietn a m N a tio n a l U n iversity, H anoi Tran Vu Viet Anh The N a tio n a l U niversity o f Singapore Case-based reasoning (CBR) is a recent approach to problem solving a n d learning It derives a solution for a given problem by searching previous cases a nd a d ap tin g the solution of the most sim ilar case This m ethod has received a lot of a tte n tio n over the last few years an d m any system s have been implemented However, th e solution revising of CBR is based on problem dom ain, which m akes it complicated In add ition , the so undness of obtained solutions cannot be g u a n te e d in many cases b e ca u se of th e sh o rtn e ss of inferring process This p ap er discusses CBR on the view of re a so n in g a n d proposes a fram ew ork to im plem ent CBR by predicate logic In th is fram ew ork , previous cases are used to reduce the inference cost and th e obtained solution is g u a r a n te e d to be sound Tạp clìi Khoa học ĐHQGHN K H T N & C N T.xx So 2004 ... thức TÀI LIỆU THAM KHẢO Kolodner J., Case-based reasoning, Morgan Kaufmann, 1993, 668 tr Aamodt A and Plaza E., Case-based reasoning: Foudational issues, methodological variations, and system... chí Khoa học Đ H Q G tìN K i l l N & CN r.xx So 2004 Case-based reasoning lìãng tiếp cận loeic vị từ 59 K ế t lu ậ n Trong báo này, ch ú ng khảo s t CBR trê n góc độ hệ suy diễn rõ b ản chất mơ... cấu trúc miền to n tìm cách n h xạ tri thức từ miền san g m iền Cài đặt CBR b ằ n g logic vị từ Trong mục đề x u ấ t phương thức cài đ ặ t CBR logic vị từ cấp Lời giải cho toán suy diễn b ằn g cách