Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu amaç doğrultusunda önerilen yaklaşım birtakım örnek tümceler üzerinde uygulanmış ve söz konusu tümceler bulanık sembolik bir gösterimle ifade edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Türkçe, Almanca, İngilizce gibi doğal dillerde bir tümce temelde özne ve yüklemden oluşur. Benzer şekilde biçimsel dillerde de bir tümce, yüklem ve argümandan oluşur. Yüklemler P, Q, R gibi büyük harflerle, argümanlar ise x, y, z gibi küçük harflerle gösterilir. Örneğin olumlu bir tümce P(x), olumsuz bir tümce ise –P(x) şeklinde ifade edilebilir. Ancak bazen bir tümcenin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğu net bir şekilde belli olmayabilir. Bu tür durumlarda mevcut sembolik gösterimde belirsizlikler ortaya çıkabilmektedir. Olumlu tümcelere matematiksel olarak 1, olumsuz tümcelere ise 0 değerinin verildiği varsayılırsa, olumluluk veya olumsuzluk durumu belirsiz olan tümceler ancak bu iki değer arasında bir değer alabilir. Diğer bir deyişle P(x) şeklinde gösterilebilen bir tümceyi P1(x), -P(x) şeklinde gösterilen bir tümceyi ise P0(x) şeklinde ifade etmek mümkündür; fakat olumluluğu kesin olmayan tümceler bu değerlerle gösterilemeyeceği için başka bir ifade şekline ihtiyaç vardır. Çünkü bu tümcelerdeki iş, oluş veya hareketin gerçekleşme oranı ne 0 ne de 1’dir; 0 ve 1 arasında bir değerdir. Bu çalışmada bu tür tümcelerin biçimsel dillerde nasıl ifade edilebileceğine dair bir öneride bulunmak ve bulanık küme kuramıyla olumluluğu derecelendirmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda önerilen yaklaşım birtakım örnek tümceler üzerinde uygulanmış ve söz konusu tümceler bulanık sembolik bir gösterimle ifade edilmiştir.
Abstract
In natural languages such as Turkish, German and English, a sentence consists essentially of a subject and predicate. Similarly, in formal languages, a sentence consists of a predicate and an argument. The predicates are shown in capital letters such as P, Q, R, and arguments in small letters such as x, y, z. For example, an affirmative sentence can be expressed as P(x) and a negative sentence as –P(x). However, sometimes it is not clear whether a sentence is affirmative or negative. In such cases, uncertainties may arise in the present symbolic representation. Assuming that affirmative sentences are given a mathematical value of 1 and negative sentences are given a value of 0, sentences with an uncertain status of affirmative or negative can only take a value between these two values. In other words, it is possible to express a sentence that can be represented as P(x) as P1(x), and a sentence that is shown as -P(x) as P0(x). However, since the sentences whose affirmativeness is not certain cannot be represented by these values, another form of expression is needed. Because the realisation ratio of action, state or occurrence in these sentences is neither 0 nor 1, it is a value between 0 and 1. In this study, it is aimed to make a suggestion about how such sentences can be expressed in formal languages and to evaluate affirmativeness with fuzzy set theory. For this purpose, the proposed approach was applied on a number of example sentences and these sentences were expressed in a fuzzy symbolic representation.