如何使用自然语言处理识别逻辑门应用程序问题的输入和输出？

Question

目前，我已经确定了给定场景中的实体，并尝试使用邻域分析技术对每个已确定的实体分类输入实体和输出实体。这种方法不太准确，因为提供场景的方式可能会时不时地改变

例如：

• 有门、窗和保险箱。如果门开了，保险箱就没锁 是关着的，窗户是开着的

为了找到这个布尔表达式，我们需要考虑safe，门和窗是实体，而且safe是一个输出实体，另外两个是输入实体

有人能给我推荐一个使用python来识别哪些是输入实体，哪些是输出实体的正确逻辑吗

Answer 1

这个任务并不是一个简单的机器学习任务。 你需要知道你的输入来自哪里（网络垃圾，NL语料库等） 从中你必须抽象出一些与你的输入相匹配的模式。 也许你可以使用一些依赖分析（而不是邻域和搭配）来从语料库数据中提取模式和关系。 python的逻辑编译器是pyke，您可以检查一下是否可以使用它

其他的一切似乎都是直接的命题或谓词逻辑，所以你应该看看你可以使用什么解析算法来计算你的场景的真值

如果只需要位置逻辑，可以使用一些上下文无关的解析器 并将解析实现为嵌套字典表示的递归操作 关于逻辑运算器，我曾经用早期的解析器做过，这是一个非常有用的工具

http://pyke.sourceforge.net/

https://www.doc.ic.ac.uk/~sgc/teaching/pre2012/v231/lecture8.html