Estimación probabilística de relaciones temporales inciertas

Abstract

Una amplia gama de aplicaciones de IA debe administrar información variable en el tiempo, por ejemplo, bases de datos temporales, sistemas de reserva, registros médicos, aplicaciones financieras, planificación. Muchos artículos de investigación publicados en el área de representación temporal y razonamiento asume que los datos temporales son precisos y ciertos, aunque en realidad esto la suposición es a menudo falsa. En muchas situaciones existe la necesidad de conocer la relación entre dos intervalos temporales, como lo es, por ejemplo, durante el procesamiento de consultas. indeterminación significa que no sabemos exactamente cuándo sucedió un evento en particular. cuando dos intervalos temporales son indeterminados, en muchos casos es imposible derivar un cierto relación temporal entre ellos. En este artículo proponemos un enfoque para representar y estimar valores temporales inciertos relaciones mediante el cálculo de las probabilidades de las relaciones básicas que se pueden mantener entre dos primitivas temporales. Representamos la relación entre dos intervalos temporales como un matriz, cuyos cuatro elementos son las relaciones entre los extremos de estos intervalos. La relación incierta entre dos puntos temporales está representada por un vector con tres valores de probabilidad que denotan las probabilidades de las relaciones básicas (antes, al mismo tiempo, después) entre estos puntos. Las probabilidades de las relaciones de intervalo de Allen entre dos intervalos temporales se componen como probabilidades condicionales conjuntas de la relaciones correspondientes entre los extremos de los intervalos. También consideramos un ejemplo de uso del mecanismo de estimación propuesto, que ayuda a determinar posibles áreas de aplicación del formalismo.