JuNarsese

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开发状态：

简介

Narsese 的 Julia 实现

• 为其它使用Narsese的库提供数据结构表征、存取、转换支持

概念

Narsese

纳思语，NARS + "-ese"

NARS的知识表示语言

CommonNarsese

• 由Narsese Grammar (IO Format)定义，
• 在各类NARS(Narsese)实现中，最先产生规范，且最广为接受的一种语法
• 基本是各路NARS实现之Narsese语法的交集

与其它方言、超集的不同点举例：

Atom 原子词项

• 一律使用$、#、?、^区分「独立变量」「非独变量」「查询变量」「操作」
• 一律使用单独的_表示「像占位符」
• 一律不在名称中包含特殊符号
  • 如^goto（不允许^go-to）

Compound 复合词项

• 一律使用特殊括弧{词项...}、[词项...]表示「外延集」「内涵集」
• 一律使用「圆括号+前缀表达式」(连接符, 词项...)形式表示「非外延集、内涵集的复合词项」
  • 如(&, <A --> B>, ^op)
  • 对「否定」不使用前缀表达式
  • 对其它「二元复合词项」不使用中缀表达式

Statement 陈述

• 一律使用尖括号表示陈述，没有其他选项
  • 如<A --> B>
• 不使用「回顾性等价」<\>系词
  • 一律用表义能力等同的「预测性等价」</>系词代替
  • 如<A <\> B>将表示为<B </> A>

Sentence 语句

• 「真值缺省」：解析语句时，允许不输入一部分真值
  • 此类真值将在输入具体NARS实现时被补全
    • 如：OpenNARS的「默认真值」%1.0; 0.9%
    • 如：OpenJunars的「默认真值」%1.0; 0.5%
  • 具体形式
    • 单缺省（单真值）：f已指定，缺c值
      • 如A. %1.0%
    • 全缺省（空真值）：f、c均未指定
      • 如A.

代码地图

JuNarsese包含两个主要模块：

• Narsese: Narsese的数据结构
  • 词项(NAL-1 ~ NAL-8)
  • 语句(+标点、真值、时间戳)
  • 任务(+预算值)
• Conversion: 用于数据结构间的转换
  • 提供解析器API
    • 抽象解析器类型
    • 「基于类型的解析器」与「基于对象的解析器」
  • 自带解析器：实现上述数据结构与以下常用结构的相互转化
    • 字符串
    • AST（抽象语法树，对应Julia的Expr类型）
    • 原生（Julia的原生类型，包括Dict与Vector）

词项数据结构

可参见：

• docs中的「Narsese导图」
  • ⚠暂时只有简体中文版本
• 或参见源码structs.jl

自带解析器

JuNarsese自带的解析器有：

• 字符串解析器StringParser
  • 支持类CommonNarsese语法的解析
  • 均在一定程度上支持Unicode字符
  • 可以使用字符串宏尾缀narsese"待解析文本"FLAG指定，以便从某种形式快速构造文本
    • 例：nse"<A --> B>"ascii意味着以ASCII解析器解析Narsese文本「<A --> B>」
    • 各类尾缀在下方以「子类型名称（尾缀）列出」
  • 共有三种子类型
    • ASCII（ascii）：忠于CommonNarsese语法，可解析基本ASCII字符串
    • LaTeX（latex）：支持LaTeX语法，可解析LaTeX字符串
    • 漢文（han）：支持简体中文风格的纯中文CommonNarsese语法
• AST解析器ASTParser
  • 使Narsese对象可与Julia原生的Expr对象相互转换
  • 其中只会包含：
    • 符号Symbol
    • 数值Number
    • 其它Expr
• 原生对象解析器NativeParser
  • 使Narsese对象可与原生Julia对象相互转换
  • 其中只会包含：
    • 字符串String
    • 数组Vector
    • 字典Dict（在使用子类型「字典解析器」时）
  • 共两种子类型：
    • 字典解析器NativeParser_dict：以字典形式封装复合词项、陈述、语句和任务
    • 数组解析器NativeParser_vector：以数组形式封装复合词项、陈述、语句和任务
• 快捷构造解析器ShortcutParser
  • 可以直接使用Julia代码构建词项
  • 只有解析，没有构造：暂不能通过narsese2data将Narsese对象转化为相应字符串
  • ⚠不推荐使用

安裝

作为一个Julia包，只需：

1. 在安装Pkg包管理器的情况下，
2. 在REPL(julia.exe)运行如下代码：

using Pkg
Pkg.add(url="https://github.com/ARCJ137442/JuNarsese.jl")

在REPL，通过按下 ] 键，同样可以：

(v1.8) pkg> add https://github.com/ARCJ137442/JuNarsese.jl

示例

数据结构

使用JuNarsese构建Narsese的数据结构（词项、语句、任务），只需使用narsese"【CommonNarsese】"或缩写nse"【CommonNarsese】"，此举会自动将字符串形式的CommonNarsese转换成相应的Narsese数据结构

• 对原子词项而言，亦可使用如下字符串宏：
  • w"word"：构造「词语」word
  • i"ind_var"：构造「独立变量」$ind_var
  • d"i_var"：构造「非独变量」#d_var
  • q"q_var"：构造「查询变量」?q_var
  • n"123"：构造「间隔」+123
  • o"op"：构造「操作符」^op
• 在构造复合词项/陈述时，亦可：
  • 使用JuNarsese导出的Unicode运算符，如用w"S"→w"P"生成「继承陈述」<S --> P>。
  • 直接调用数据结构的构造函数，例如用Inheritance(S, P)生成「继承陈述」<S --> P>。

using JuNarsese

water = w"water" # water
liquid = nse"liquid" # liquid
water_is_liquid = narsese"<water --> liquid>" # <water --> liquid>

length(water_is_liquid) == 2 # true
collect(water_is_liquid) # [water, liquid]
water_is_liquid[1] == water # true
ϕ2(water_is_liquid) == liquid # true
Inheritance(water, liquid) == water_is_liquid # true
(water → liquid) == water_is_liquid # true

解析器及其API

使用JuNarsese解析以其它形式呈现的Narsese对象，只需使用两个函数：

• narsese2data：从Narsese对象转换成其它类型数据
  • 参数：narsese2data(解析器, Narsese对象)
• data2narsese：从其它类型数据转换成Narsese对象
  • 参数：data2narsese(解析器, 转换的目标类型, 其它类型数据)
  • 其中「转换的目标类型」仅在「转换可能发生歧义」时使用
    • 不关注「目标类型」时可填Any，意为「兼容模式」（自动将输入识别成Narsese对象）
    • 当填写类型后，转换将只返回是「目标类型」的对象
      • 例如Term将只返回词项（非词项对象将报错）

或更简单地，直接调用解析器对象

• 如解析器对象(待翻译对象/待转换Narsese对象)

using JuNarsese
water_is_liquid = nse"water"ascii → w"liquid" # <water --> liquid>

# 字符串解析器
water_is_liquid == narsese"\left<water \rightarrow liquid\right>"latex # true
water_is_liquid == nse"「water是liquid」"han # true
water_is_liquid == data2narsese(StringParser_han, Any, "「water是liquid」") # true
water_is_liquid == StringParser_han("「water是liquid」") # true

# AST解析器
expr = ASTParser(water_is_liquid) # :($(Expr(:Inheritance, :($(Expr(:Word, :water))), :($(Expr(:Word, :liquid))))))
expr == Expr(:Inheritance, Expr(:Word, :water), Expr(:Word, :liquid))
ASTParser(expr) == water_is_liquid # true

# 原生对象解析器
dict = NativeParser_dict(water_is_liquid) # Dict{String, Vector{Dict{String, Vector{String}}}} with 1 entry: ...
dict == Dict("Inheritance" => [Dict("Word"=>["water"]), Dict("Word"=>["liquid"])]) # true
vector = NativeParser_vector(water_is_liquid) # 3-element Vector{Union{String, Vector}}: ...
vector == ["Inheritance", ["Word", "water"], ["Word", "liquid"]] # true
NativeParser_dict(dict) == NativeParser_vector(vector) # true

# 快捷方式解析器
water_is_liquid == ShortcutParser(raw""" w"water" → w"liquid" """) # true

有关解析器API的使用，可参见解析器扩展包JuNarseseParsers的相关源码

作者注

1. 项目最初仅作个人学习研究，一些开发规范可能欠缺
2. 项目亦曾作为个人学习Julia的试验项目，代码内含大量注释与笔记
3. 因相关资料缺乏，其中的一些语法解析可能无法达到最好效果（例如LaTeX）
4. 截止至2023年8月，项目尚未应用在任何一个完整实现NARS的项目中（代码未来可能被重构）

未来展望

• 项目开发规范接入
• 数据结构性能优化
• 为Narsese模块提供可扩展API

参考

• OpenJunars
• OpenNARS
• PyNARS