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概率軟邏輯（PSL）作為一種基于聲明式規則的概率模型，具有極強的擴展性和多領域適應性，目前為止，它需要人為給出大量的常識和領域知識作為規則確立的先決條件，這些知識的獲取往往非常昂貴并且其中包含的不正確的信息可能會影響推理的正確性。為了緩解這種困境，將C5.0算法和概率軟邏輯相結合，讓數據和知識共同驅動推理模型，提出了一種規則半自動學習方法。該方法利用C5.0算法提取規則，再輔以人工規則和優化調節后的規則作為改進的概率軟邏輯輸入。實驗結果表明，在學生成績預測問題。上所提方法比C5.0算法和沒有規則學習的概率軟邏輯具有更高的精度;和純手工定義規則的方法相比，所提方法能大幅降低人工成本;和貝葉斯網絡（BN）、支持向量機（SVM）等算法相比，該方法也表現出不錯的效果。
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