CN1335959A - 实现推理对话媒介的模型及方法,用于其实施的服务器及多媒介*** - Google Patents

实现推理对话媒介的模型及方法,用于其实施的服务器及多媒介*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(媒介)的对话推理媒介的模型及实现方法,包括以下步骤:定义一个对话推理媒介的概念结构;对该结构的不同成分及它们组合格式化地说明以允许得到一个格式化模型;确定实现该格式化结构的软件结构;确定实现该格式化说明的机构,该推理媒介由此所有与另一媒介或与一个***用户通过任何通信媒体进行对话。

Description

实现推理对话媒介的模型及方法， 用于其实施的服务器及多媒介***
本发明涉及实现作为对话***或多媒介***核心的推理对话媒介的模型及方法。
本发明用于人/媒介交互***(人/机对话)，但也可用于媒介/媒介交互***(媒介之间的通信及协同工作)。
本发明亦可用于信息服务器。
虽然人/机对话的***构思已经认真地研究了三十多年，但几乎没有一个***能在现今可供实际使用。
已经开发的多个演示***至多表现了在一个成规的结构(为这样一个具体任务设计)及有限应用范围中与用户连续连接某些简单交换的能力。
这些***通常被限制于表现某某所涉及的交换特性，例如由机器理解或多或少有些复杂的陈述(自然口语或书写语言的上下文结构，并可能与其它通信媒介相结合)或在某些情况下受到协同响应产生的足够限制。
这些***仍远不能满足自然使用所述***所需的全部条件，如仅在很普通应用范围上作为灵活的对话“伙伴”。
这种状况出于两重原因。一方面，对话***的设计是一个复杂的事情，因为它结合了涉及智能人造***的设计及涉及自然通信模型化及格式化的问题。当对口语对话感兴趣时涉及自动语音识别的问题增加了该难度。
另一方面，达到对话有许多工作要做，该对话将作为涉及识别外部情感表现以便由这种自动***反复学习的孤立现象。这些工作(有意或无意地)全部(或部分)地用于积累对话问题与***智能问题之间的联系，因此正规的研究将加深对于对话基础的认识。
我们现在来简要地回忆一下发展至今的传统对话方案。
首先，具有的结构方案是用于信息领域的或用于语言领域的。它们的兴趣在于先验地确定考虑对话交流规律的交互结构(其中最简单的是相邻的对子，如问题/回答，建议/接收)。
这些方案形成了该结构存在及它可用确定方式表示的前提，及所有的对话或至少其中的大部分可被确定限界的前提。这些结构方案考虑到对话的相关性是其结构固有的，及由此集中考虑共文本(伴随文本)，而或多或少直接地跳过通信的上下文结构的深入特性。这些限制对于作为智能交互模型基础的结构方案的关键是无可挽回的。
还具有不同的传统方案。
这些方案也被称谓定向平面，它们考虑对通信状况干预，这不仅作为信号采集(例如一个字序列)而且作为通信行动(也称为根据上下文，语言或对话行动)的可观察到的实现如通知，问，确认，保证。
这些方案使我们预见到对于通信研究及尤其协同对话研究的巨大潜力。但是它们借助于节略(这使得它们需要经验或结构的补充而变得脆弱)及需要知识运用的表现力，这经常遗憾地引起差错。
本申请人开发了一种取决于推理交互或推理对话媒介的新方案。
在该新方案中，本申请人首先寻求用户及自动服务之间的交互联络的最大灵活性。
我们可以参考以下有关课题的出版物：
Sadek 91a：Sadek M.D.“智力状态及推理交互功能：关于通信的格式化理论”，计算机博士论文，法国雷恩第一(Rennes I)大学，1991。
Sadek 91b：D.Sadek“对话行为是推理计划”，Proceedings ESCATutorial and Research Workshop on the Structure of MultimodalDialoque，Maratea，意大利，1991。
Sadek 92：Sadek M.D.“意图的逻辑研究”，关于“知识表达及推理的原理”第3届会议会刊(KR’92)第462-473页，剑桥，MA，1992。
Sadek 93：Sadek M.D.“对话基础：推理交互联络”，自然语言处理第4夏季学校文集，第229-255，法国拉尼翁，1993。
Sadek 94a：Sadek M.D.“智力状态及交互行为基础”，Pavard，B.，编辑，“交互***：概念模型化”，Octares Eds，第93-117页，1994。
Sadek 94b：Sadek M.D.“通信理论＝合理性原理＋通信行为模型”，关于媒介间通信的安排的AAI’94讨论会会刊，西雅图，WA，1994。
Sadek 94c：Sadek M.D.“关于“相信”结构理论：对通信的应用”，(SPECOM94)中：251-263页。
Sadek等人94：Sadek M.D.，Ferrieux A.，&Cozannet A.“关于作为口语对话***核心的人为媒介：进展报告”，关于自然语言及口语处理的整体化的AAI’94讨论会会刊，西雅图，WA，1994。
Sadek等人95：D.Sadek，P.Bretier，V.Cadoret，A.CozannetP.Dupont，A.Ferrieux & F.Panaget：“基于推理媒介模型的协同口语对话***：关于AGS应用的第一实施”，Proceedings ESCATutorial and Research Workshop on Spoken Dialogue Systems，Hanstholm，丹麦，1995。
Sadek等人96a：Sadek M.D.，Ferrieux A.，Cozannet A.BretierP，Panaget F，& Simonin J.“高效人-计算机协同口语对话：AGS演示器”(ISSD 96)(及ICSLP’96会刊，费城，1996)。
Sadek等人97：M.D.Sadek，P.Bretier，& F.Panaget.ARTIMIS：“自然对话符合推理行为”，“关于人为智力第15届国际联合会议的会刊”(IJCAI’97)，Nagoya，日本，第1030-1035页，1997。
Bretier 95：P.Bretier“交互口语通信：对逻辑模型化及对话推理媒介实现的贡献”，计算机博士论文，法国巴黎第十三(ParisXIII)大学，1995。
Bretier等人95：P.Bretier，F.Panaget，& D.Sadek.“将语言能力结合到推理媒介的格式化模型中：应用于协同口语对话”，关于推理行为的AAAI’95秋季专题讨论会“，剑桥，MA，1995。
Bretier & Sadek 95：P.Bretier & D.Sadek“作为协同口语***的核心的推理交互理论的设计及实施”，关于推理行为的AAAI’95秋季专题讨论会“，剑桥，MA，1995。
交互联络的灵活性主要显示为：***与用户协商的能力，考虑上下文情况下解释请求的能力，确定用户暗示意图的能力及与用户进行灵活的而不是按照预想计划一劳永逸的交互联络的能力。
这种***也必需能对用户不是明确提出但仍然是切实的问题提供解答。
在目前还不存在用于实际应用的真正智能对话***的服务，因为每个这些任务均具有复杂性及所有这些特征收集起来有困难，以致交互联络确实被视为灵活的事情。
由本申请人开发的技术基于这样的原理：为了使自动***能正确地进行智能对话，该***不能模仿自动机。
确切地，对话的灵活性不能被想象为披着现有***的外衣；相反地，该灵活性自然地体现为***的智能。
本发明的目的是实现一种软件的媒介，它在其结构上具有推理性。增加适用的原理使得它既可通信又可协同作用。
此外，本申请人开发的技术也允许实现作为对话***核心的对话推理的媒介，如同多媒介***的媒介那样。
在该第二应用(多媒介***)中，这些多媒介之间的通信不再使用自然语言而是使用对所述媒介交互能力适用的格式化(逻辑)语言。
更具体地，本发明旨在一种实现作为对话***或多媒介***的核心的推理对话媒介的模型及方法。
根据本发明，提出一种作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(媒介)的对话推理媒介的实现方法，包括以下步骤：
-定义一个对话推理媒介的概念结构，
-对该结构的不同成分及它们组合格式化地说明以允许得到一个格式化模型，其主要特征在于，它还包括步骤：
-确定实现该格式化结构的软件结构，
-确定实现该格式化说明的机构，该推理媒介由此用于与另一媒介或与一个***用户通过任何通信媒体(口语或书写：显示屏，键盘，鼠标等)进行对话。
格式化模型的不同成分被规定在相同的统一格式(逻辑理论)范围中并具有相同的格式化形式。该机构及原理的一般特征给出一个与应用无关的模型，通信的媒体及语言。
确定实现(格式化说明)的机构被这样地实施，以致在该机构及所述模型之间获得直接的对应。
格式化结构的不同成分及它们组合的格式化说明包括一个合理性公理级，一个通信公理级，及一个协同作用公理级。
实现格式化结构的软件结构的确定包括：一个推理单元，该推理单元包括一个合理性公理级实施层，一个通信公理级实施层，及一个协同作用公理级实施层，并分别对应于格式化模型的公理。
实现格式化结构的软件结构的确定还包括：
-用自然语言实现通信级的层的发生组件及理解组件。
推理单元，发生组件及理解组件用于实施格式化模型的实现机构。
发生组件用于将由推理单元产生的逻辑陈述翻译成自然语言，以便使用该***。
理解组件用于将用户陈述翻译成推理单元可理解的逻辑陈述。
本发明还旨在一种作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(媒介)的对话推理媒介，包括：
-一个对话推理媒介的概念结构的定义，
-对该结构的不同成分及它们组合格式化的说明，以允许得到一个格式化模型，其主要特征在于，它还包括：
-实现该格式化结构的软件结构的定义，
-实现该格式化说明的机构的定义，它由推理单元实现，该推理单元包括：
-包括预定公理模态及应用相关公理模态的数据，
-包括语义学网及概念之间距离的应用相关知识库，
-推理马达，用于借助数据及知识库实现格式化说明的机构，以便能接收逻辑陈述、理解它及能以提供逻辑陈述来进行响应。
根据另一特征，该数据包括实现格式化模型的数据，该模型包括：
-一个合理性公理级实施层，一个通信公理级实施层，及一
个协同作用公理级实施层，并分别对应于格式化模型的公理。
根据另一特征，该媒介还包括：
-根据来自推理单元的逻辑陈述用自然语言陈述的发生组件；及理解组件，用于根据自然语言陈述对推理单元提供逻辑语言的陈述，这些组件也实现自然语言通信级的层。
本发明还旨在一种信息服务器，它包括用于实现一种人-机对话***的装置，它的核心是基于如以上定义的对话推理媒介的实现。
本发明还涉及一种多媒介***，它包括通信媒介，每个通信媒介包括用于实现交互联络的装置，该***至少包括一个媒介，它的核心是基于如上述的对话推理媒介的实现。
在阅读了以下参照附图的非限制性说明后将使本发明的其它特征及优点更清楚地理解，附图为：
-图1表示一个推理对话媒介的软件结构，
-图2表示推理单元的结构及其知识基础，
-图3以更详细的方式表示作为对话***核心(尤其用于口语)的对话媒介的软件结构，
-图4是表示作为多媒介***核心的推理对话媒介的结构。
回忆一下，被本申请人提出的推理对话媒介方案及作为一些出版物主题的推理对话媒介方案是基于在推理交互理论中被形式化的通信及协同作用的推理性。对此可以参考与该“推理对话媒介”方案有关的上述出版物。
推理对话媒介的理性结构的定义在本说明的附录中被给出。该定义是“法国通信科学委员会第8技术手册：智能接口及图象，1996年10月，第33-61页”出版物的主题。
下面我们将参照图1中的概要图。
根据本发明，本申请人借助一个推理单元100来实施该原理，该推理单元构成对外部事件-不管它们是否一再被用户人员请求或一再被其它软件媒介请求(当一个媒介为多媒介***的核心时的情况)-确定其反应(请求，回答，确认等)的每个媒介的核心。
该推理单元100被一个推理马达驱动，该推理马达根据媒介编程器可使用或充实的推理交互原理根据待执行的任务以陈述的方式自动地推理。
为此，如在下文中要详细描述的，这些推理由预定的(附录中被编号的)公理陈式来引导，该公理流程图由媒介编程器根据所述媒介应完成的任务以陈述的方式输入该推理单元。
图1表示一个媒介的软件结构在应用于构成与用户对话的***的清况下的软件结构图。
因此，如所看到的，图1表示通过一个理解组件150及发生组件160与用户交互联络的媒介结构。该结构相应于第一种可能的应用类型，它为(灵活的)用户-服务交互联络。
为了能与用户对话，推理单元100连接到一个对外的接口140。
该接口则包括理解组件150，它接收自然语言的陈述及将这些陈述转换为逻辑陈述，后者用于输入到推理单元100。
该接口还包括发生组件160，它以自然语言的陈述对用户终点表达推理单元100的反应。
在此范围中，推理单元100是中心服务实体，它使所供给的信息(列车时刻表，货币行情，天气预报…)成为预约或交易或来自互联网的信息的查询。
在推理单元及自然语言处理组件中注入的协同作用原理保证了与用户的灵活交互联络。这种交互联络可在这样形成的***中组合语音识别及合成***(图中未示出)直接地用讲话来进行。
但是，推理单元100本身可仅构成一个自主的软件媒介核心。在此范围中，该单元通过媒介之间的通信语言、如“媒介通信语言”(A.C.L.FIPA财团采用的标准)与其它软件媒介交互作用。
该媒介可执行的服务例如为电子市场的交易，网管理任务，信息传播。
这两种交互形式可用这样的方式组合，即在与用户以自然语言交互联络以后，一个媒介可通过用ALC语言与分布在公共网或个人网中的另外软件媒介交互联络来完成一定任务。
现在我们来详细描述推理单元100的软件结构的功能，该结构详细地表示在图2的概要图中。
首先，该推理单元100使用来自推理交互理论的原理，该原理的目标是在与另外媒介或服务用户交互联络的情况下使一个媒介推理性能格式化及自动化。
该理论根据两个主要的概念：一方面为模态逻辑概念，其目标是允许表现自主媒介的智力状态，及另一方面是语言行为的概念，其目标是确定基于媒介智力状态的通信能力。
推理交互理论的贡献是使这两个方面并尤其是它们之间的交互作用格式化。
因此，在任何给定时刻上通信交换中媒介的状态的特征是智力状态的集合。
可表现的智力状态例如为通常用算子K表示的“相信”及用算子I表示的“意图”。
这些算子用涉及表现智力状态的媒介来标以下标。
在与***s及用户u的对话中，Ks表示对于***的“相信”算子，及Ku表示对于用户的“相信”算子。
可模型化的语言行为主要是信息行为及请求行为。模型化由逻辑陈述或逻辑语言组成，例如：
Ks Iu Fait(<s，inform Si(u，p)>)
该逻辑陈述被翻译如下：
***s知道了(算子K)：用户有这样的意图(算子I)，即将要进行一定的通信行为，该通信行为为s通知u，某些建议p是正确的还是错误的，
或缩短为：“s知道了，u希望s告诉他p的真实性”。
所规定的逻辑语言允许表达将确定推理单元反应的一般的行为要素。
如果媒介s采用了用户u的意图，媒介将协同作用。这将这样地表达：
Ks Iu φ→Isφ。
这种在非常普遍程度上的公理模态已由交换理论预先规定并形成推理媒介单元的一部分。
但是，推理单元的编程器现在可更具体地确定用于给定应用的新模态。
模态的集合引导推理单元100的推理，及由此引导对周围请求的反应。
该反应的计算是由推理马达101执行的。
因此，推理单元100包括一个数据集合102，该数据集合包括合理对话媒介的格式化模型的公理数据。这些数据提供了媒介通信及协同作用的合理性的层次。
周围的请求，例如为用户请求或另外软件媒介的请求以推理交互理论的ACL逻辑陈述的形式被传送给推理单元100。
推理马达101用于计算该陈述的结果，及尤其是可能提供给对话者(涉及软件媒介或用户人员)的回答或请求，  而且也用于另外非通信的行动。
具体地，对于给定陈述，推理马达101捡验它是否具有能用于该陈述以推导它的一个或多个逻辑结果的行为要素。该过程然后用于这些新的结果直到得到可能性用尽为止。
在所有这些结果中，推理马达101分离出通信或其它必需执行的操作及然后形成推理媒介的反应。
推理程序的第一步骤是将被处理的陈述置为常规形式来保证每个陈述仅呈现一种唯一的给定句法形式，以便能保证陈述的挑选及比较。
该常规形式的设置也能够保证简单推理原理的第一应用。
对于每个被处理的陈述的推理程序在于，验证该陈述是否对应于一个公理模态102，后者对保留的合理行为要素编码。
该验证机制主要倚赖Prolog语言的统一操作。这些公理模态的集合可被推理单元101的编程器修改，该编程器可删除或增加公理模态或修改已有的公理模态，以便精调整推理单元的性能。
这些修改可动态地执行。在该情况下，推理单元逐步地修改性能。
推理程序的集合被控制，以使得推理单元不被陷入无限的推理。由此保证了该推理程序的结束。
推理单元的推理受到数据集合的支持，后者主要倚赖于推理媒介被要求的应用。
当需要媒介提供列车时刻表时，它必需能得到关于车站及它们之间的连接以及时间概念的数据。
该数据集合被构成在一个语义学网形式的知识库120中。
该语义学网120能够表达为类及子类的概念。它也可定义为类之间关系的概念，后者用于不同的类的项目。
例如，。对于记事类型的应用，语义学网120至少包括“人员”(其中的项目为在记事本中的熟识人员)及“职业”(它的项目为已知的职业)。
这两类为“la-fonction-de”(“的职业”)的关系。为了指示人员Jean为广告员(Publicitaire)，该语义学网将包括Prolog事实：la-fonction-de(Jean，Publicitaire)。
对语义学网120的访问是当推理结果依赖数据特征时在推理程序中的任何时间上实现的。
在记事应用中，例如，如果用户问：Jean为何职业，推理媒介将将根据它对语义学网120的咨询来回答。
语义学网120也可具有语义学周围的概念，该语义学周围部分地用于产生推理媒介的协同反应。
它涉及到给出各个语义学网的不同项目的相对距离，这些距离在语义学网产生时根据应用来确定。
因此语义学网120的项目被投影在一个度量空间中，在该空间中它的尺寸为不同的网关系。
例如，广告员的职业在语义学上将可能被确定为更接近于销售工程师，而非汽车经营者。
该结构允许执行两个对称的操作，它们被称为“约束的放松”及“约束的限制”。
“约束的放松”旨在当对原始提问的回答不存在时对该提问给出接近的回答。
因而，例如当有人问记事本：谁是销售工程师？而其回答又不存在时，该推理程序将启动一个“放松”步骤，以便能给出广告员的坐标。
相反地，“约束的限制”旨在寻求如何精确地限制一个非常宽的提问。如果在记事本中记录了500个广告员，则启动一个“限制”步骤，以便对该非常宽的集合给出进一步的限制(例如公司或广告工作)，以便能提出更贴切的问题来识别用户的请求。
图2也用于表示，推理媒介的推理单元100包括与应用无关的一般部分及依赖于应用的部分。
推理单元100的输入及输出可被考虑为以ACL的陈述。这些陈述常规形式的使用及推理程序与应用无关，及由此与引导***行为的大部分公理模态无关。但是，它们中间的一些对于应用及包含应用数据的语义学网尤其适用或为其而产生。在大部分时间上，网120必需能响应来自推理马达101的限制和/或放松的请求，正如下面将能详细看到的。
在此情况下，该网必需具有如上所述的项目之间的语义学距离的概念。
图3的示图更详细地表示根据本发明的媒介的软件结构。
自然语言理解组件150将一个用户陈述翻译成可由推理单元100理解的逻辑陈述。
由该组件处理的词汇取决于推理单元必需执行的服务的一部分。该依赖于应用的部分主要在推理单元的语义学网120中，这说明，理解组件150适用来自语义学网120的大量数据。
理解组件150适于将用户陈述考虑为一系列小的合成结构(常用字)它们每个将启动一个或多个(在同义词的情况下)来自语义学网120的概念。
因此，用户输入词汇与语义学网120之间的联系是借助于概念启动表131，它指示哪个语义学概念对应于词汇中的字(或一系列字)。
这些被启动的概念部分取决于所需的应用，但也表示非常一般的概念如否定、意图及用户的知识、存在、基本特性等…。
因此，理解组件具有一个启动概念表(在同义词的情况下实际为多个)。
它适用于将它们转换成通过语义学完成程序形成的逻辑陈述。该程序开始于用户陈述的语义学联系性的假定，这就是说，它所展现的概念是彼此的关系。
组件150适于通过在语义学网中出现的关系在它们之间进行联系，它包括其中是否需要产生新的概念。该程序确定在用户陈述中暗示的概念。
可以指出，用户陈述中的某些关系是彼此不相容的。因此要控制寻求程序完成的可能性。
语义学的完成求助于权重函数132，它允许对语义学网的每个关系固定一个数字权重，由此表现这种关系的真实性。
以此方式，整个程序考虑到当它必需确定用户暗示什么概念时的真实性概念。这些权重也允许在同义词情况下将成本与每个可能的翻译相联系。由此，将最后由理解组件仅保持一个陈述，该陈述的成本是最低的。
为了有助于语义学的完整，也可规定，某些概念-关系或概念-概念对是隐含的。如果仅一个概念被展现及甚至所研究的陈述是相关的，将要添加相应的关系，因为它是以近似一定的方式被暗示的。
例如，在一个给出一个证券交易的应用中，陈述：“我想要CAC40”将由暗示的方式用：“我想要CAC40的市价”来使其完整。
另一方面，理解组件150必需考虑用户陈述的上下文关系。
为此，具有同时由用户及由媒介本身在回答用户时在先提出的概念。  因此这些中的一个部分可在完整过程时被使用。
此外，对于语义学网的所有这些关系，应指出它是否与上下文关系的保持有关。
理解组件150不使用句法分析或语法分析。这使得它能够正确地翻译不正确句法的陈述，这在口语对话的上下文关系中是特别重要的(并用于语音识别)，因为自发的口语的句法是很随意的。
另外，由于分析是通过小的句法成分来进行的，因此不需要构成一个将试图在先预言用户可能陈述的集合的语法。
最后，依赖用户语言的唯一部分是将用户词汇与语义学网概念相联系的表。
网的语义学数据实际上代表通用的概念。这一点尤其有助于将应用从一种语言转换到另一语言。
发生组件160完成与理解组件相反的任务。它用于将由推理单元100产生的通信操作序列转换为用户的自然语言陈述。
发生程序分两个阶段操作。
第一阶段在于，对于提供的语言选择作出所有决定，以便记录提供到输入组件中的通信操作序列。
为此，发生器160主要使用对话上下文要素来建立最适合当前情况的陈述。
例如，在记事本应用中，组件160将根据对话的上下文关系在等同的表达如：“Jear的电话号码是”或“Jean的号码是”或“他的号码是”，“它是…”中执行一次选择。
该第一阶段的目的是使用抽象语言资源133的一个概念建立陈述的中间表达。一个抽象语言资源代表一个词汇资源135，例如普通名词、动词、形容词，或代表一个语法资源，即句法结构。
第二阶段使用该抽象表达来建立一个确定的陈述。
它涉及一个处理阶段，该处理仅需要语法规则的严格应用。在这些现象中例如寻找陈述成分次序的确定，这些成分之间的协调及动词的格、位变化。
理解组件150及发生组件160使用书写文本作为它们相应的输入、输出格式。
如果需要与推理媒介进行发声的交互联系，则应对它附加语音识别及合成组件。识别组件170将用户的语音信号记录在与发音陈述相应的文本中。该组件170当推理媒介用于电话服务时是不可缺少的：因为唯一可能交互联系的是语音。
推理单元包括语义学网，它使该网管理的数据模型化，并一起形成软件媒介的核心。
这样，该媒介就可譬如通过该网与其它软件媒介通信。
由推理交互理论确定的ACL通信原型构成了媒介之间的语言，它能使它们实现非模糊的交互通信。
这些由推理单元100及其语义学网120形成的媒介在无自然语言的交互单元(组件140及150)的情况下，尤其适合在软件媒介之间使用通信语言ACL以实现如图4所示的多媒介***。
本发明已经用一个工作站SUN Ultral1(166MHz的小型处理器)与一个工作站SUN Ultral2(具有两个64位及频率为300MHz的处理器)进行了实施。
其中使用了最小约32兆字节规模的有源存储器。***的最大响应时间在Ultra2平台上为2秒及在Ultra1平台上为5秒。我们可以用借助一个集成数字服务网接口卡即RNIS基本速率卡与数字网实现连接。
所述的三个组件即理解组件150、发生组件160及推理单元100用Prolog(用于Solaris 2.5的Quintus版本3.3)。不同组件及语音识别及合成***之间的通信是用以C语言书写的程序实现的，本发明的一个原型已在Solaris下被开发出来，而未包括语音识别及合成组件的一个版本已在WINDOWS NT 4.0下运行。
                附录逻辑格式化范围中的要素：格式说明
这里所处理的智力状态(相信，不确定，意图)及行为的概念在第一类的模态逻辑的范围中被格式化(该逻辑的细节可参见出版物：Sadek 91a，92)。我们将简要地介绍在以下说明中使用的格式化概念。在以下，符号-，，∨及表示传统的逻辑非，逻辑乘，逻辑加及推断的逻辑连接符，及及
Figure A9981634700171
表示全称量符及存在量符：P表示闭式(指示一个命题)，φ，φ及δ表示模态式，及i和j(有时为h)表示指示媒介的模态变量。用|＝φ表示式φ是有效的。
考虑作为语义学原型的智力状态、即“相信，不确定及选择(或偏爱)”分别由模态算子K，U及C格式化。式子如K(i，p)，U(i，p)，及C(i，p)可分别被读为：“i相信(或想)p(是真的)”，“i不确定p(的真实性)”及“i希望p确实是真的”。对于算子K所使用逻辑模型考虑到推理单元的兴趣特性，如它的相信的坚定性或它的反省能力，这些将用逻辑模态的有效性为格式特征，如：
K(i，φ)K(i，φ)，
K(i，φ)K(i，K(i，φ))et
K(i，φ)K(i，K(i，φ))。对于“不确定“，逻辑模型也保证所希望特性的有效性，例如为这样的事实，即一个媒介不能确定它的智力状态
Figure A9981634700172
其中M属于(K，K，C，C，U，U等))。对于“选择“的逻辑模型所引起的特性为，如这样的事实，一个媒介“接收”它选择的逻辑结果：或一个媒介不能选择事件的进展，在该事件中它想这是已经存在的，则为：
不是语义学原型的“意图”词义被算子I格式化，该算子由算子C及K来确定(以复合的方式)。一个式子如I(i，p)可被读为“i有实现p的意图”。该“意图”的定义施加给一个煤介：它不力求达到它想要但未达到的
Figure A9981634700182
及保证：媒介不具有进行它的意图以外的努力的意图(因此“有意图与网连接及知道这可能助长网阻塞，而不意味着(必然地！)具有阻塞网的意图”)。
为了能基于行为进行推理，除了各个客体及因素外还包括事件序列。语言包括词(具体为变量e，e1，...)，它们贯穿这些序列的集合。一个序列可由仅一个事件(它可为空事件)形成。为了能讲复杂的计划，事件(或序列α1：α2，或非确定性选择
αa1|αa2)，使用了语义学变量α，α1α2...来指示行为的表达。并引入算子Faisable，Fait及Agent(i，α)，如式子Faisable(αp)，Fait(αp)及Agent(i，α)分别代表(行为或行为的表达)：在α可能发生后p将是真的，在α发生前p已是真的，及i表示在p中出现的事件的唯一媒介。
所提出的逻辑的基本特性是模型化的媒介在它们的真实智力状态上与其本身完全一致，格式上，表示为模态φK(i，φ)为有效，其中φ由格式化媒介i的智力状态的模态算子支配(Sadek 91a，92)。
使用了以下的缩写，其中Vrai是一个总为“真”的促使常数：
Faisable(a)≡Faisable(a，Vrai)
Fait(a)    ≡Fait(a，Vrai)
Figure A9981634700183
Kif(i，φ) ≡K(i，φ)∨K(i，φ)媒介i知道(或为1的客体)，其中L是说明算子，它定义(词发生器)如下：* 合理性原则及行为模型
两个合理性原则确立了一个媒介的意图与其计划和行动之间的联系(Sadek 91a，91b)。第一原则规定：当一个媒介本身没有由一个它想这是执行有关命题的行动形成的意图及对于该命题在作出的行动上没有具体否定时，一个媒介不能具有实现给定命题的意图。在格式上，它由以下有效性模态表达：
              I(i，p)I(Fait(ait(a1|...|an))其中αk是所有的行为，如：
-p是：αk的推理结果(即αk被计划的原因)；
-媒介i知道行为αk：Kref(i，αk)
-C(i，Possible(Fait(αk)))。
第二原则规定，具有完成一个给定行为意图的媒介必须使用该行为是可行的意图，如果它不想这已经是这样的话：它用以下的模态有效性来格式化表达：
        I(i，Fait(ak))K(i，Faisable(ak)∨I(i，K(i，Faisable(ak)))
行为结果的问题的解决直接地联系到它的合理性原则的表达。我们考虑，如果我们不能预言一个行为的真正结果，则我们可以说(以有效方式)：我们指望行为怎样，另外可以说：我们选择这个的原因。实际上这也是由上述第一合理性原则所表达的。这些行为结果的语义在合理行为模型的范围上允许超越结果非预见性的问题。
作为例子，这里给出一个通知命题真实性的通信行为的简化模型(对于预先状态的表达)：
          <i，Inform(j，φ)>
                  Précondition：K(i，φ)K(i，K(j，φ))
                  Effet：K(j，φ)
该模型通过上述合理性原则在逻辑理论中被直接地公理化，其中也通过以下模态(因此这些行为不是由如数据结构的计划程序支配的，而它是在传统计划定向的范围中实现的，但在其理论上具有逻辑的语义)：
    K(h，Faisable(<i，Inform(j，φ)>)K(i，φ)K(i，K(j，φ)))
应指出，上述两个原则本身规定了(无额外的逻辑技巧)一个计划算法，它通过意图因果链的推理演绎地产生行为的计划。交互行为的某些原则的格式化
可以参见(Sadek91a，94a)关于交互推理的格式化理论内的协同作用行为模型的详细命题。意图的采纳或协同作用的最小原则
先验地，一个要(稍微)协同作用的媒介一点也不被限制在严格合理的计划上，尤其是对另一方的恳求作出反应时(例如，对它提出的问题的回答)。这种限制条件被我们称为最小协同作用原则，它是跟随意图采纳的性能的特殊情况：如果媒介i想媒介j具有实现特性p的意图及它本身不具有相反的意图，这时i准备采纳该意图，即j相信(总有一天)p将被实现。该性能被以下模态式的有效性格式化地转换：
         (K(i，I(j，p))I(i，p))I(i，K(j，p))
上述的两个特性共同地保证了：媒介将直率地作出响应因此产生协同作用。另一方面，重要的是需强调它们所表达的远比最小协同作用原则多。实际上，它们表达了“简单的”协同作用的原则。它们表达这样的事实，即从一个媒介了解到另一媒介的目标时起，则它将帮助后者达到该目标，只要该目标不违背它本身的目标。相关性
大多数显著类型的协同响应由相对明确的请求的附加信息的通信来表达。但是，附加信息量强烈地依赖于该信息的请求者所设想的兴趣，尤其是它的公认的意图。兴趣的概念是非常与上下文相关的及在一般的情况下仍很难确立。相反地，显然，它是与对话者不相关的信息，但它们例如(假定)已由对话者知道。换言之，避免冗余是交互行为的一个成分，这可用基本性能的方式表示如下(实际上，它不是原型的但直接由意图概念的相同定义导出)：如果i媒介具有要让媒介j知道一个命题p的意图，则i应该想到j还未知道它。这由下列模态的有效性格式化地表示为：
           I(i，K(j，p))K(i，K(j，p))“相信”的调节
一个正确的回答是由对被判断为错误的对话者的“相信”修正的意图来产生的。该“相信”通常根据公知的通信行为构成下位的前提(用“蕴涵“表示(Grice75))。有关的意图是在媒介处每当它相信一个命题的主题，但它不相信它的对话者对该命题能相信时产生的，即它与它的对话者的相信是矛盾的。这由下列模态的有效性格式化地表示为：
           K(i，(pK(j，p))I(i，K(j，p))对请求的反应
在通信***中不能通过它观察到的现象来解除不识别。
为了考虑该特征，提出以下双重性能：该性能的第一方面规定：在一个媒介察觉到一个现象后对于该现象它不能与一个智力事件相联系，或它能联系的任何事件从“相信”的观点是不能接收的，该媒介将采纳了解已发生了什么的意图，并典型地产生一个重复的请求。该性能的第二方面没有第一方面普遍，它仅涉及媒介根据它的智力形态不能接收任何通过它观察到的东西可实现的事件的情况；在该情况下，媒介将采纳使该事件发起者知道它对于“已理解”的东西不赞同的意图，这用语言陈述的方式例如可通过媒介被禁止接收有关的行为的陈述来表示。
在格式上，该性能的两个方面可用以下两个模态的有效性来表示，即宾词Observe(i，o)及Realise(i，o)，它们分别表示：媒介i已观察到可观察的实质o(例如一个陈述)，及可观察的实质o是实现事件e的一种方式：
(ii)(o)(e)[Observe(i，o)et Réalise(o，e)Agent(j，e)et
Kref(i，Fait(eI))I(i，K(j，K(i，Fait(e))))与它者的协调
通用交互多媒介中一个媒介的行为必需主要体现为对于它本身来产生其行为。(例如，应有效的是，一个媒介是直率的，是与其本身协调及“协作”的)。并且，一个媒介不应该使其它媒介丟失信息。尤其是，它不应该将寻求其它者的不确定性作为自己的目的，可能的话，除非如果它想它对于给定命题采纳了“极佳”的态度：这假定它本身已采纳该态度。为了考虑该行为，我们提出以下的性能：
           (i) C(i，Possible(U(j，φ)))Γ1其中Γ1可为：例如考虑到未来的另一媒介的选择，其中命题是不确定的，仅作为通向认识状态的瞬态施加给该未来的另一媒介。格式上该Γ1可为：
Figure A9981634700222
一个可提出的类似的性能在于寻求其它者的不认识。例如，媒介i希望煤介j不再相信(即：不再明确)一个给定命题p，该媒介i本身应该不相信(即：不明确)p，并希望j对p采纳与它自己相同的态度。对此我们提出以下的性能：
(i) C(i，Possible(K(j，φ)))Γ2
(ii)C(i，Possible(U(j，φ)))Γ3其中条件Γ2及Γ3具有与Γ1相似的形式(如果“选择”算子C被“意图”算子I代替时所提出的模态(i)，(ii)及(iii)保持有效)。我们有意地让这些条件不完整地被说明，因为它们精确的表达依赖于我们希望模型化媒介所表现的方式。例如，它们可很简单地简化为一个命题常数Faux。不管其如何，它们不会影响到该理论的其余部分。
根据所选择的要加入到条件rK中的部分，可由下列模态的有效性来表示： 对范围限制管理的“黑盒”的逻辑访问
范围限制管理的“黑盒”的功能为：放松、限制、剩余信息，它们可直接地由形成推理媒介行为的逻辑范围“访问”(见(Bretier95))。作为说明，对剩余信息的程序的“访问”将通过以下模态来作出，其中SURINF是一个可变宾词：
该模态表达以下性能：如果媒介i具有使媒介j相信命题p的意图，及i想(用其剩余信息功能)命题q可能是与p相关的剩余信息，这时i将采纳j也将会相信命题q的意图。

Claims (15)

1.作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(媒介)的对话推理媒介的实现方法，包括以下步骤：
-定义一个对话推理媒介的概念结构，
-对该结构的不同成分及它们组合格式化地说明以允许得到一个格式化模型，其特征在于，它还包括步骤：
-确定实现该格式化结构的软件结构，
-确定实现该格式化说明的机构，该推理媒介由此用于与另一媒介或与一个***用户通过任何通信媒体进行对话。
2.根据权利要求1的实现方法，其特征在于：格式化模型的不同成分被规定在相同的统一格式范围中并具有相同的格式化形式。
3.根据权利要求1的实现方法，其特征在于：确定实现格式化说明的机构被这样地实施，即在该机构及所述模型之间获得直接的对应。
4.根据权利要求1的实现方法，其特征在于：格式化结构的不同成分及它们组合格式化地说明包括一个合理性公理级，一个通信公理级，及一个协同作用公理级。
5.根据权利要求1及4的实现方法，其特征在于：实现格式化结构的软件结构的确定是通过推理单元实现的，该推理单元包括一个合理性公理级实施层，一个通信公理级实施层，及一个协同作用公理级实施层，并分别对应于格式化模型的公理。
6.根据权利要求1及4的实现方法，其特征在于：实现格式化结构的软件结构的确定还包括：
-用自然语言实现通信级的层的发生组件及理解组件。
7.根据权利要求5及6的实现方法，其特征在于；推理单元，发生组件及理解组件用于实施格式化模型的实现机构。
8.根据权利要求5及7的实现方法，其特征在于：发生组件用于将由推理单元产生的逻辑陈述翻译成自然语言，以便使用上下文对话***。
9.根据权利要求5及7的实现方法，其特征在于：理解组件用于将用户陈述翻译成推理单元可理解的逻辑陈述。
10.作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(媒介)的对话推理媒介，包括：
-一个对话推理媒介的概念结构的定义，
-对该结构的不同成分及它们组合格式化的说明，以允许得到一个格式化模型，其特征在于，它还包括：
-实现该格式化结构的软件结构的定义，
-实现该格式化说明的机构的定义，它由推理单元实现，该推理单元包括：
-包括预定公理模态及应用相关公理模态的数据，
-包括语义学网及概念之间距离的应用知识库，
-推理马达，用于借助数据及知识库实现格式化说明的机构，以便能接收逻辑陈述、理解它及能以提供逻辑陈述来进行响应。
11.根据权利要求10的作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(煤介)的对话推理媒介，其特征在于：该数据包括实现格式化模型的数据，该模型包括：
-一个合理性公理级实施层，一个通信公理级实施层，及一
个协同作用公理级实施层，并分别对应于格式化模型的公理。
12.根据权利要求10或11的作为对话***核心和/或作为多媒介***的单元(媒介)的对话推理媒介，其特征在于，它还包括：
-根据来自推理单元的逻辑陈述用自然语言陈述的发生组件；及理解组件，用于根据自然语言陈述对推理单元提供逻辑语言的陈述，这些组件也实现自然语言通信级的层。
13.人-机对话***，包括根据上述权利要求中任一项的对话媒介。
14.信息服务器，其特征在于：它包括用于实现根据权利要求13的人-机对话***的装置。
15.多媒介***，包括通信媒介，每个通信媒介包括用于实现交互联络的装置，其特征在于：它包括至少一个媒介，它的核心是基于根据上述权利要求中任一项的对话推理媒介的实现。
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