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不完备信息系统的完备化及其上的知识获取的中期报告
基于不完备信息系统的完备化，我们正在进行中期报告。该报告主要包括以下内容：
1.不完备信息系统的分析和建模
我们首先对不完备信息系统进行了分析和建模，以确定完备化的方法和流程。我们将不完备信息系统表示为一个有向图，其中节点表示系统中的事实和假设，边表示它们之间的关系。我们使用可能世界语义来表示不完备性，并使用知识图表达式（KGE）来发现与事实和假设相关的知识。
2.完备化方法和技术的研究
我们进一步研究了如何使用知识图表达式（KGE）中的基于规则的推理来完备化不完备信息系统。我们还调查了使用机器学习技术来完备化信息系统的可能性，并比较了它与基于规则的方法之间的优缺点。
3.在完备化的信息系统上的知识获取
我们进行了试验，以评估在完备化的信息系统上的知识获取是否更加容易。我们比较了在原始不完备系统中的知识获取与在完备化系统中的知识获取之间的差异，并分析了这些差异的原因。
未来的工作包括：
1.进一步研究基于规则的推理方法，以改进完备化过程的效率和精度。
2.探索其他机器学习技术来完备化不完备信息系统的潜力。
3.使用真实数据集进行更广泛的实验评估和比较。
4.研究如何将完备化方法与自然语言处理技术相结合，以实现更高效的知识获取。