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| | | #REDIRECTION[[Raisonneur sémantique]] |
| == Domaine ==
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| [[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br/>
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| [[Category:Coulombe]]Coulombe<br/> | |
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| == Définition ==
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| Un moteur de raisonnement, un moteur de règles, système de production, ou simplement un moteur d'inférence, est un logiciel capable d'inférer des conséquences logiques à partir d'un ensemble de faits ou d'axiomes. Le moteur de raisonnement est une généralisation du moteur d'inférence dont il enrichit les mécanismes de raisonnement. Les règles d'inférence sont généralement spécifiées au moyen d'une ontologie, et souvent d'un langage de représentation de la logique. De nombreux moteurs de raisonnement utilisent la logique des prédicats du premier ordre pour effectuer le raisonnement; l'inférence se fait par enchaînement avant, arrière ou mixte. Il existe également des moteurs de raisonnement probabilistes. Enfin, il est permis de faire un parallèle entre un moteur de raisonnement et un moteur de simulation.
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| Source:<br/>
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| Traduction et adaptation libre de l'article de Wikipédia en anglais<br/>
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| https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_reasoner<br/>
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| == Français ==
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| Choisissez parmi ces termes proposés :
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| moteur de raisonnement
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| moteur de raisonnement sémantique
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| moteur d'inférence
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| moteur de règles
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| système de production
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| systèmes de règles de production
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| <h3>Discussion:</h3>
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| Pour le moment, le terme privilégié est «moteur de raisonnement».
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| == Anglais ==
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| ===Semantic reasoner ===
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| A semantic reasoner, reasoning engine, rules engine, or simply a reasoner, is a piece of software able to infer logical consequences from a set of asserted facts or axioms. The notion of a semantic reasoner generalizes that of an inference engine, by providing a richer set of mechanisms to work with. The inference rules are commonly specified by means of an ontology language, and often a description logic language. Many reasoners use first-order predicate logic to perform reasoning; inference commonly proceeds by forward chaining and backward chaining. There are also examples of probabilistic reasoners, including Pei Wang's non-axiomatic reasoning system,[1] and probabilistic logic networks.[2]
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