ULLER：统一的学习与推理语言

神经符号人工智能（NeSy）领域，该领域融合了学习与推理，近期经历了显著增长。目前存在多种NeSy框架，每种框架都有自己的特定语言用于表达背景知识及其与神经网络的关系。这种异构性阻碍了新手的可及性，并使比较不同NeSy框架变得具有挑战性。我们提出一种统一语言用于NeSy，称为ULLER，即Unified Language for LEarning and Reasoning（统一学习与推理语言）。ULLER涵盖了多种情形，同时确保其描述的知识可用于现有NeSy系统。ULLER采用神经符号的一阶语法，我们提供包括经典逻辑、模糊逻辑和概率逻辑在内的多种示例语义。我们认为ULLER是使NeSy研究更易于获取和比较的第一步，为构建跨越多种语义、知识库和NeSy系统的训练与评估库铺平了道路。