書かれたルールのシステムを評価する方法

私は、組織の基本的な論理を決定するために組織の細則を評価するシステムを考え出そうとしていました。

一次述語システムは、ルールを表すために機能すると思います。ルールは、品詞タグ付けやその他のNLPテクニックを使用してテキストから翻訳できます。

全体として一次論理規則を解釈する体系的な方法、または要素間の類似性を見つけるための第2層として機能する何らかのタイプのMLアーキテクチャがありますか。

例えば、

楽しいアクティビティのリスト：

• ゴルフ
• コーヒーブレイク
• ピザ

細則：

1. 金曜日、ゴルフをします

2. 金曜日または土曜日に、私たちは短いコーヒー休憩を取り、それが土曜日の場合、ピザを受け取ります

結論：私たちのグループは週末は楽しい

それははるかにフェッチされたように聞こえますが、可能かどうか私は興味があります。また、2次層の結論を導き出すには、おそらく1次論理のほうが適していると思います。

ここでのコツは、ルールを述語形式で表現できる場合、これがうまく機能することです。雨が降っている場合や、プレーが下手な場合でも、ゴルフは楽しいですか？

より柔軟なものが必要な場合は、統計/ベイズのツールをご覧ください。そこでは、ゴルフは常に楽しいというわけではなく、ゴルフが楽しい可能性が高いと言うでしょう。