用于欧盟人工智能法案合规分类的 T-范数算子：神经符号推理系统中 Lukasiewicz、Product 和 Gödel 语义的经验比较

本文提出了一项试点研究，对比了三种 T-范数算子（Lukasiewicz、Product 和 Gödel）作为神经符号推理系统中逻辑合取机制的表现，旨在进行欧盟人工智能法案的合规分类。利用 LGGT+ 引擎及包含 1035 个标注样本的基准数据集，评估了分类准确率及误报漏报率。研究发现，Gödel 算子准确率最高但存在少量误报，而另两种算子无误报却遗漏边界案例。结论指出算子选择次于规则库完整性，并建议未来采用混合语义分类器。