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A Semantic Model for Vague Quantifiers Combining Fuzzy Theory and Supervaluation Theory

机译:模糊量化器结合模糊理论和监督理论的语义模型

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摘要

This paper introduces a semantic model for vague quantifiers (VQs) combining Fuzzy Theory (FT) and Supervaluation Theory (ST), which are the two main theories on vagueness, a common source of uncertainty in natural language. After comparing FT and ST, I will develop the desired model and a numerical method for evaluating truth values of vague quantified statements, called the Modified Glockner's Method, that combines the merits and overcomes the demerits of the two theories. I will also show how the model can be applied to evaluate truth values of complex quantified statements with iterated VQs.
机译:本文介绍了模糊量子(VQS)的语义模型,组合模糊理论(FT)和超级原理(ST),这是模糊的两个主要理论,是一种自然语言中的常见不确定性的源泉。在比较FT和ST之后,我将开发所需的模型和用于评估模糊量化陈述的真理值的数值方法,称为改进的Glockner的方法,该方法结合了这些优点并克服了两个理论的缺点。我还将展示该模型如何应用于评估复杂量化语句的真实值与迭代的VQS。

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