Trong một số lĩnh vực, chúng ta mong muốn máy móc có thể mô phỏng
được hành vi, khả năng lập luận như con người và đưa ra cho con người những
gợi ý tin cậy trong quá trình ra quyết định. Một đặc trưng nổi bật của con người
là khả năng suy luận trên cơ sở tri thức được hình thành từ cuộc sống và biểu thị
bằng ngôn ngữ tự nhiên. Do đặc trưng của ngôn ngữ là tính mờ, vì vậy bài toán
đầu tiên cần phải giải quyết đó là làm thế nào để hình thức hóa toán học các vấn
đề ngữ nghĩa ngôn ngữ và xử lý ngữ nghĩa ngôn ngữ mà con người thường thao
tác trong cuộc sống.
Trước những yêu cầu đặt ra đó, năm 1965 Lotfi A. Zadeh là người đầu
tiên đặt đã nền móng cho lý thuyết tập mờ. Dựa trên lý thuyết tập mờ, hệ mờ
dựa trên luật (Fuzzy Rule Based System – FRBS) đã được phát triển và trở thành
một trong những công cụ mô phỏng gần gũi nhất phương pháp suy luận và lấy
quyết định của con người. FRBS đã được ứng dụng thành công trong giải quyết
các bài toán thực tiễn như bài toán điều khiển, bài toán phân lớp, bài toán hồi
quy, bài toán trích rút ngôn ngữ.
Khi xây dựng các FRBS, chúng ta cần đạt được hai mục tiêu là độ chính
xác (accuracy) và tính giải nghĩa được (interpretability). Luận án sẽ tập trung
nghiên cứu về tính giải nghĩa được.
Trong [1]1 Gacto cho rằng hiện tại có hai hướng tiếp cận chính về tính
giải nghĩa được. Hướng thứ nhất dựa trên độ phức tạp và hướng thứ hai dựa trên
ngữ nghĩa. Một hướng tiếp cận khác được Mencar và các cộng sự đề xuất trong
[2]2, được gọi là phương pháp tiếp cận dựa trên độ đo tương tự để đánh giá tính
giải nghĩa được của các luật mờ dựa trên ngữ nghĩa. Tính giải nghĩa được của
các luật mờ được đo bằng độ tương tự giữa tri thức được biểu diễn bằng biểu
thức tập mờ và biểu thức ngôn ngữ trong ngôn ngữ tự nhiên.