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Vers un assistant à la preuve en langue naturelle

Patrick, Thévenon 05 December 2006 (has links) (PDF)
Cette Thèse est la conclusion de trois ans de travail sur un projet nommé DemoNat. Le but de ce projet est la conception d'un système d'analyse et de vérification de démonstrations mathématiques écrites en langue naturelle.<br><br>L'architecture générale du système se décrit en 4 phases :<br>- analyse de la démonstration par des outils linguistiques ;<br>- traduction de la démonstration dans un langage restreint ;<br>- interprétation du texte traduit en un arbre de règles de déduction ;<br>- validation des règles de déduction à l'aide d'un démonstrateur automatique.<br><br>Ce projet a mobilisé des équipes de linguistes et de logiciens, les deux premières phases étant la tâche des linguistes, et les deux dernières étant la tâche des logiciens.<br><br>Cette thèse présente plus en détail ce projet et développe principalement les points suivants :<br>- définition du langage restreint et de son interprétation ;<br>- propriétés du type principal de termes d'un lambda-calcul typé avec deux flèches entrant dans le cadre d'un outil linguistique, les ACGs ;<br>- description du démonstrateur automatique.
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Généralisations et méthodes correctes pour l'induction mathématique

Urso, Pascal 29 March 2002 (has links) (PDF)
Il existe de nombreux systèmes de preuves par induction visant à automatiser la preuve de théorèmes mathématiques. Cependant, un système de preuve ne peut pas être réellement automatique si plusieurs interactions humaines -- telles que l'apport de lemmes, de généralisations, ou de schémas d'induction -- sont nécessaires pour prouver des théorèmes qui semblent triviaux pour un être humain. Par exemple, la preuve de la commutativité de la multiplication (y * x = x * y) doit notamment recourir à des lemmes exprimant la distributivité de la multiplication ainsi que la distributivité et la commutativité de l'addition. Dans cette thèse, nous proposons des apports aux méthodes de preuve par induction dans le sens d'une plus grande automatisation. Ces apports sont constitués de deux heuristiques efficaces et surtout de deux algorithmes corrects. Le premier algorithme calcule des généralisations correctes pour des théories non-conditionnelles. Le second est une méthode d'induction originale -- la "partition de termes"-- permettant la preuve automatique de théorèmes inductifs.

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