Hệ thống lý luận Bayesian

Hệ thống lý luận xác xuất Bayesian

Hệ thống lý luận Bayesian dựa trên toán học xác xuất thống kê  [Lịch sử ngành xử lý ngôn ngữ tự nhiên (1957-1970)]

Hệ thống lý luận xác xuất Bayesian

Từ những năm 1960, việc sử dụng kho ngữ liệu lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên bắt đầu được định hình. Bộ sưu tập Ameriacan English đã tổng hợp được hơn một triệu văn bản từ các tạp chí, báo, tiểu thuyết...

Mô hình xác xuất thống kê được áp dụng tại các khoa thống kê và kỷ thuật điện. Vào cuối những năm 1950, phương pháp Bayesian đã được bắt đầu áp dụng để xử lý bài toán nhận dạng ký tự quang học.

Hệ thống Bayesian system được 2 nhà khoa học máy tính John S. Brown và nhà toán học Donald P. Bledsoe tại Viện Công nghệ Massachusetts (Massachusetts Institute of Technology - MIT) phát triển vào năm 1969. Hoạt động của mô hình này dựa trên ý tưởng: Nó sử dụng phương pháp xác suất thống kê để tính toán khả năng của một vấn đề. Điều này có nghĩa là các sự kiện dự đoán dựa trên thông tin và kiến thức sẵn có. Hệ thống này có khả năng học hỏi từ dữ liệu, điều này có nghĩa rằng nó có thể cải thiện khả năng dự đoán của mình khi được cung cấp nhiều thông tin hơn.

Một ứng dụng tiêu biểu của hệ thống Bayesian của Bledsoe và Browning là trong lĩnh vực tế bào chẩn đoán, nơi nó được sử dụng để đánh giá nguy cơ mắc các bệnh lý dựa trên thông tin về tình trạng sức khỏe của người bệnh, lịch sử bệnh lý, và các yếu tố rủi ro khác. Hệ thống này có thể tạo ra các dự đoán về khả năng mắc bệnh và đề xuất các biện pháp điều trị hoặc kiểm tra bổ sung.

Cách thức hoạt động của hệ thống Bayesian

Hệ thống Bayesian system của Bledsoe và Browning hoạt động dựa trên ý tưởng: Hệ thống này sử dụng lý thuyết xác suất để tính toán khả năng [đúng / sai] của một mệnh đề  bằng cách dựa trên các bằng chứng có sẵn. Bằng chứng này có thể là một số mệnh đề khác, các quan hệ giữa các mệnh đề, hoặc các sự kiện trong thế giới thực.

- Khả năng: Khả năng của một mệnh đề là đúng.

- Bằng chứng: Bằng chứng ủng hộ hoặc chống lại một mệnh đề.

Hệ thống Bayesian system của Bledsoe và Browning có thể được sử dụng để giải quyết một loạt các nhiệm vụ lý luận, bao gồm:

- Kết luận: Xác định kết quả của một lập luận.

- Giải quyết vấn đề: Xác định giải pháp cho một vấn đề.

- Thiết kế hệ thống: Xác định các thành phần của một hệ thống.

Hệ thống Bayesian system của Bledsoe và Browning là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết một loạt các nhiệm vụ lý luận. Hệ thống này vẫn đang được phát triển và đã được chứng minh là thành công trong một số ứng dụng thực tế như phân tích phần mềm, xác định lỗi trong phần mềm, xác định xu hướng trong dữ liệu, xác định hành động hợp lý.

Ví dụ Java để chứng minh khả năng [có / không] của mệnh đề: Mèo là động vật có vú

Ví dụ: Yêu cầu chứng minh mệnh đề "Mèo là động vật có vú". Bằng chứng được cung cấp cho mệnh đề này là: (1) Mèo có lông, (2) mèo có bốn chân, (3) mèo đẻ con.

Để giải bài toán này, chúng ta sử dụng hệ thống Bayesian để tính xác suất, tìm ra khả năng [có / không] của mệnh đề "Mèo là động vật có vú"  dựa trên các bằng chứng thu thập được.

Dưới đây là một ví dụ về cách hệ thống Bayesian system của Bledsoe và Browning hoạt động với đoạn code mẫu bằng Java, sử dụng mô hình hệ thống Bayesian system.

import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

public class BayesianSystem {

    private Map<String, Double> priors;
    private Map<String, Map<String, Double>> conditionals;

    public BayesianSystem(Map<String, Double> priors, Map<String, Map<String, Double>> conditionals) {
        this.priors = priors;
        this.conditionals = conditionals;
    }

    public double getProbability(String hypothesis, Map<String, Boolean> evidence) {
        // Xác định khả năng của giả thuyết dựa trên bằng chứng
        double probability = priors.get(hypothesis);
        for (String evidenceKey : evidence.keySet()) {
            String hypothesisKey = evidenceKey;
            boolean evidenceValue = evidence.get(evidenceKey);

            // Tính toán khả năng của giả thuyết dựa trên bằng chứng
            double conditionalProbability = conditionals.get(hypothesisKey).get(evidenceValue);
            probability *= conditionalProbability;
        }

        return probability;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // Định nghĩa các giả thuyết và bằng chứng
        Map<String, Double> priors = new HashMap<>();
        priors.put("Mèo là động vật có vú", 0.9);
        priors.put("Mèo có lông", 0.9);
        priors.put("Mèo có bốn chân", 0.9);
        priors.put("Mèo đẻ con", 0.9);

        Map<String, Map<String, Double>> conditionals = new HashMap<>();
        Map<String, Double> conditionalsMèoLàĐộngVậtCóVú = new HashMap<>();
        conditionalsMèoLàĐộngVậtCóVú.put(true, 0.9);
        conditionalsMèoLàĐộngVậtCóVú.put(false, 0.1);
        conditionals.put("Mèo là động vật có vú", conditionalsMèoLàĐộngVậtCóVú);

        Map<String, Double> conditionalsMèoCóLông = new HashMap<>();
        conditionalsMèoCóLông.put(true, 0.9);
        conditionalsMèoCóLông.put(false, 0.1);
        conditionals.put("Mèo có lông", conditionalsMèoCóLông);

        Map<String, Double> conditionalsMèoCóBốnChân = new HashMap<>();
        conditionalsMèoCóBốnChân.put(true, 0.9);
        conditionalsMèoCóBốnChân.put(false, 0.1);
        conditionals.put("Mèo có bốn chân", conditionalsMèoCóBốnChân);

        Map<String, Double> conditionalsMèoĐẻCon = new HashMap<>();
        conditionalsMèoĐẻCon.put(true, 0.9);
        conditionalsMèoĐẻCon.put(false, 0.1);
        conditionals.put("Mèo đẻ con", conditionalsMèoĐẻCon);

        // Tạo hệ thống Bayesian
        BayesianSystem system = new BayesianSystem(priors, conditionals);

        // Xác định khả năng của giả thuyết "Mèo là động vật có vú" dựa trên bằng chứng "Mèo có lông" và "Mèo có bốn chân"
        Map<String, Boolean> evidence = new HashMap<>();
        evidence.put("Mèo có lông", true);
        evidence.put("Mèo có bốn chân", true);
        double probability = system.getProbability("Mèo là động vật có vú", evidence);
        System.out.println("Khả năng của giả thuyết 'Mèo là động vật có vú': " + probability);
    }
}