Constraint-Based Qualitative Simulation

We consider qualitative simulation involving a finite set of qualitative relations in presence of complete knowledge about their interrelationship. We show how it can be naturally captured by means of constraints expressed in temporal logic and constraint satisfaction problems. The constraints relate at each stage the 'past' of a simulation with its 'future'. The benefit of this approach is that it readily leads to an implementation based on constraint technology that can be used to generate simulations and to answer queries about them.Comment: 10 pages, to appear at the conference TIME 200

LODE: Global Reasoning on e-Stories for Deaf Children

Abstract. Due to a limited exposition to the language in its spoken form in their first years of life, deaf children lack the primary means of acquiring literacy skills. In this paper, we present LODE, a web-based interactive tool for the literacy of Italian deaf children. LODE proposes written e-stories and elicits children to globally reason on them through interactive exercises, developed with the support of an automated reasoner and a natural language processor. The LODE's users are also invited to collaborate and exchange their productions in an interactive manner

Research in the Language, Information and Computation Laboratory of the University of Pennsylvania

This report takes its name from the Computational Linguistics Feedback Forum (CLiFF), an informal discussion group for students and faculty. However the scope of the research covered in this report is broader than the title might suggest; this is the yearly report of the LINC Lab, the Language, Information and Computation Laboratory of the University of Pennsylvania. It may at first be hard to see the threads that bind together the work presented here, work by faculty, graduate students and postdocs in the Computer Science and Linguistics Departments, and the Institute for Research in Cognitive Science. It includes prototypical Natural Language fields such as: Combinatorial Categorial Grammars, Tree Adjoining Grammars, syntactic parsing and the syntax-semantics interface; but it extends to statistical methods, plan inference, instruction understanding, intonation, causal reasoning, free word order languages, geometric reasoning, medical informatics, connectionism, and language acquisition. Naturally, this introduction cannot spell out all the connections between these abstracts; we invite you to explore them on your own. In fact, with this issue it’s easier than ever to do so: this document is accessible on the “information superhighway”. Just call up http://www.cis.upenn.edu/~cliff-group/94/cliffnotes.html In addition, you can find many of the papers referenced in the CLiFF Notes on the net. Most can be obtained by following links from the authors’ abstracts in the web version of this report. The abstracts describe the researchers’ many areas of investigation, explain their shared concerns, and present some interesting work in Cognitive Science. We hope its new online format makes the CLiFF Notes a more useful and interesting guide to Computational Linguistics activity at Penn

Struktur, Funktion und Verhalten dynamischer Modelle der Systembiologie: formale Wissensrepräsentation als Grundlage für computergestützte Modellierung und Simulation

Das Verstehen komplexer biologischer Phänomene auf der Basis dynamischer Modelle ist ohne Computerunterstützung nicht möglich. Seit mehr als einem Jahrzehnt werden enorme Anstrengungen unternommen, eine Softwareinfrastruktur für die systembiologische Modellierung und Simulation zu entwickeln. Die vorliegende Arbeit bietet den dafür notwendigen Standards, formalen Sprachen, Ontologien und auf diesen operierenden Programmen ein wissenschaftstheoretisches Fundament in Gestalt der sogenannten Wissensfacetten von Bio-Modellen. Die Wissensfacetten von Bio-Modellen stellen ein konzeptuelles Schema zur systematischen Beschreibung von Bio-Modellen, ihrer Verwendung und ihres Verhaltens dar. Dabei muss eine vollständige Beschreibung eines Bio-Modells seine Struktur, seine Funktion und sein Verhalten umfassen und seine intrinsische formale Semantik mit der extrinsischen biologischen Wirklichkeit in Beziehung setzen. Die formale Repräsentation der Wissensfacetten von Bio-Modellen bietet eine Grundlage für eine umfassende Computerunterstützung der Modellierung und Simulation in der Systembiologie. Geleitet durch die Wissensfacetten werden existierende Ansätze für die formale Repräsentation relevanter Wissensfragmente eingeordnet und bewertet sowie Defizite an Beschreibungsmitteln identifiziert. Ein großes Defizit liegt im Fehlen formalsprachlicher Mittel zur qualitativen Beschreibung des Verhaltens von Bio-Modellen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Ontologie TEDDY entwickelt, auf deren Grundlage sich das Verhalten von Bio-Modellen propositional formalisieren lässt. TEDDY stellt eine formale begriffliche Basis der Theorie dynamischer Systeme dar. Die drei Hauptresultate der vorliegenden Arbeit sind eingebettet in grundsätzliche Betrachtungen zur Modellierung und Simulation in der Systembiologie und basieren auf allgemeinen Begriffen und Verfahren der Wissensrepräsentation sowie speziellen Methoden der qualitativen Beschreibung von Dynamik