问题“Do you know the time?”与InformRef和Informf的分解步骤匹配。具体来说，由语义解释器产生的字面语义为：

Interrog(Helen1, Jack1, KnowRef(Jack1, λt . NowTime (t)))

这将与RequestRef的分解步骤2和RequestIf的分解步骤1匹配，产生下面两个可能的解释：

RequestRef(Helen1, Jack1, λt. NowTime (t))

Requestlf(Helen1, Jack1, KnowRef(Jack1, λt. NowTime(t)))

为了从这两个意义中选择一个，系统可以把每一个选择放到上下文中来检查哪一个更合适。采纳某一个意义，意味着这一意义满足所有的约束。这样，如果一个解释不满足某一个约束，这个意义就行不通。如果我们假定的共享知识为，Helen 已经知道了时间，即KnowRef(Helen1,λt. NowTime(t)),那么就可以删掉RequestRef意义，问题“Do you know the time?”由此可以解释为是否问题。而另一个方面，如果共享知识为Helen不知道时间，而Jack知道时间，那么只有RequestRef解释是可接受的。如果没有信息可以作为共享知识，这两个解释都是合理的。

经过基于约束的过滤以后，其他解释可以进一步用规划判别算法来确定哪一个解释与当前场景最搭配。

需要注意的是即使不考虑字面意义，而采取了间接意义，句子的原始形式也会影响意义的选择。这提示我们，在最后的分析中至少要保留字面意义。例如，句子“Do you know the time?”和“Tell me the time.”都是询问时间，分析下面的回答：

1a. Yes, it's three o'clock.

1b. No, I'm afraid not.

1c. Three o'clock.

1d. OK. It's three o'clock.

1e. No. I can't.

其中，1a,1b和1c是问题“Do you know the time?”的合适回答，1d和1e很不自然了。而另一方面，对于直接请求“Tell me the time”，回答1a和1b很不自然，其他3个就很合适。

不是所有的间接言语行为都以常规形式出现。例如，句子“It's cold in here”可以认为是一个请求，希望对方能够关上窗户，但是句子的结构中不能给出这个解释。而这个句子的解释是通过利用下面的两个通用知识得到的：（1）我们感觉有点冷，(2）是窗户打开了才导致房间中太冷的。这样的解释只有对agent的信念和意图进行推理才能够得到。这一系统将需要判断出这个句子的意图是为了让对方关上窗户。由于这个意图，这个表达才解释为一个请求。这个问题的细节如框1所示。

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