在规范基础上提出层次，以推断文本中的原因
Raisonnement stratifié à base de normes pour inférer les causes dans un corpus textuel
摘要：
为了理解用自然语言（LN）编写的文本，我们使用关于域的规范的知识。规范允许从文本中推断出更多的隐含信息。一般来说，这类信息是可以废除的，但只要案文没有明确与之相抵触，它仍然是有用和可以接受的。在本文中，我们描述了一个非单调推理系统的基础上的规范的汽车碰撞域。该系统从文本描述中推断事故原因。事故的原因被视为被违反的最具体的规范。系统的谓词和规则是分层的：组织在层上，以获得有效的推理。
英文摘要：
To understand texts written in natural language (LN), we use our knowledge about the norms of the domain. Norms allow to infer more implicit information from the text. This kind of information can, in general, be defeasible, but it remains useful and acceptable while the text do not contradict it explicitly. In this paper we describe a non-monotonic reasoning system based on the norms of the car crash domain. The system infers the cause of an accident from its textual description. The cause of an accident is seen as the most specific norm which has been violated. The predicates and the rules of the system are stratified: organized on layers in order to obtain an efficient reasoning.
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