评估默认规则

我们寻求找到类似于演绎逻辑有效性标准一样的非单调逻辑的适当性标准。我们不要求推理结论在所有前提为真的模型中都为真，而是要求非单调推理的结论在特定类型模型中“几乎所有”满足前提的模型中为真。这种“特定类型”规范筛选出与推理相关的模型，考虑因素包括具体性和模糊性，以及前序推理。描述相关模型频率的指标反映了我们实际世界中已知的频率。默认推理的适当性标准可以借助阈值扩展为扩展的适当性标准。我们展示了这可以避免默认推理链式调用可能导致的不合理性。当以频率形式表述的模型比例提供了默认规则的可验证性依据，并可成为从统计数据生成默认规则的基础。