当对描述对话表达语义的谓词执行参考分辨率时，我需要能够允许因在开放世界中工作而部分统一。
例如，请考虑以下情形：
你面前有一个蓝色的盒子。
我们使用ID 3来引用此蓝色框。
一组谓词box(x)^blue(x)可以轻松解析为您知道的蓝框。进行此查询将返回3
一组谓词ball(x)^yellow(x)无法解析为任何内容。这很好。
但现在考虑ball(x)^yellow(x)^box(y)^blue(y)^behind(x,y) 即蓝色框背后的黄色球。
我们不知道黄色的球，但我们知道一个蓝色的盒子！当然，有可能在已知的盒子后面没有球，并且正在谈论另一个盒子。但我们很确定我们知道正在谈论的是什么盒子。
我正在一个概率框架内工作，在这个框架中我计算每组约束满足命题集的概率;然后，参考解析过程返回最可能的一组/一组绑定。不幸的是，在考虑behind(x,y)时，我的系统会清除3绑定到y的概率，因为它不知道ID 3框后面的任何黄色球。
是否有办法部分统一谓词，以便系统确定语句的最可能解析是y/3 x/?，即y绑定为3且身份为x未知？
答案 0 :(得分：1)
一个试探性的解决方案（如果有人想到更好的东西......请说出来！）
在解析句子时，解析器可能能够确定某些实体比其他实体更可能被接地。在这句话中，盒子比球更容易接地。在句子片段the brother of the king's gardener中，兄弟最不可能知道，园丁更有可能，而国王最有可能。
如果这些信息反映在语义中或与它们一起提供，它们可以通知启发式方法，面对未解决的引用表达式，可以尝试在提供的顺序中假设引用未知，直到引用成功解析为止。
答案 1 :(得分：0)
在我看来，问题不在于谓词的部分统一。这是统一的常规部分，因为我们统一变量而不是谓词，而谓词可能涉及多个变量，其中只有一些是统一的。
正如你所指出的，这个问题似乎更多地涉及开放世界，因为缺乏关于黄球的知识并不意味着没有。
除了我已经在你的另一个问题Constraint Satisfaction with Uncertainty
中提供的参考资料对于这个特殊问题，你可能想看看这些专门讨论这些问题的论文：
David Poole，一阶概率推理： http://www.cs.ubc.ca/~poole/talks/ijcai-2011-tutorial/poole-liftedVE.pdf
de Salvo Braz et al，Lifted First-Order Probabilistic Inference http://reason.cs.uiuc.edu/eyal/papers/fopl-res-ijcai05.pdf