論文の概要: Model-theoretic Characterizations of Existential Rule Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08688v1
- Date: Thu, 23 Jan 2020 17:29:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 13:22:26.673423
- Title: Model-theoretic Characterizations of Existential Rule Languages
- Title(参考訳): 実存規則言語のモデル理論的特徴付け
- Authors: Heng Zhang, Yan Zhang, Guifei Jiang
- Abstract要約: 既存のルール、すなわちデータベースへの依存は、コンピュータ科学や人工知能で広く使われている重要な論理言語群である。
本稿では, 既存ルール言語(例えば, 分割型) 組み込み依存性, 依存関係の生成 (TGD) , フェデリアガード付きTGD, 線形TGDなど) について, モデル理論的特徴付けを行う。
これらの特徴付けの自然な応用として、上記の言語の書き換え可能性に関する複雑性境界も同定される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.845164265154832
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existential rules, a.k.a. dependencies in databases, and Datalog+/- in
knowledge representation and reasoning recently, are a family of important
logical languages widely used in computer science and artificial intelligence.
Towards a deep understanding of these languages in model theory, we establish
model-theoretic characterizations for a number of existential rule languages
such as (disjunctive) embedded dependencies, tuple-generating dependencies
(TGDs), (frontier-)guarded TGDs and linear TGDs. All these characterizations
hold for arbitrary structures, and most of them also work on the class of
finite structures. As a natural application of these characterizations,
complexity bounds for the rewritability of above languages are also identified.
- Abstract(参考訳): 既存のルール、すなわちデータベースへの依存、知識表現と推論におけるDatalog+/-は、コンピュータ科学や人工知能で広く使われている重要な論理言語群である。
モデル理論におけるこれらの言語を深く理解するために, モデル理論を用いて, 組込み依存, タプル生成依存性 (TGD) , フロントガード付きTGD, 線形TGDなど, 多数の実存規則言語に対するモデル理論的特徴付けを確立する。
これらの特徴づけはすべて任意の構造を持ち、そのほとんどは有限構造のクラスにも作用する。
これらのキャラクタリゼーションの自然な応用として、上記の言語の可逆性に対する複雑性境界も特定される。
関連論文リスト
- NLAS-multi: A Multilingual Corpus of Automatically Generated Natural
Language Argumentation Schemes [4.015890309289342]
本稿では,異なるトピックや言語における自然言語引数の自動生成のための効果的な方法論を提案する。
また、議論スキームの自動識別のための一組のソリッドベースラインと微調整モデルも提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T11:31:50Z) - How Proficient Are Large Language Models in Formal Languages? An In-Depth Insight for Knowledge Base Question Answering [52.86931192259096]
知識ベース質問回答(KBQA)は,知識ベースにおける事実に基づいた自然言語質問への回答を目的としている。
最近の研究は、論理形式生成のための大規模言語モデル(LLM)の機能を活用して性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T09:27:50Z) - Formal Aspects of Language Modeling [74.16212987886013]
大規模言語モデルは最も一般的なNLP発明の1つとなっている。
これらのノートは、ETH Z "urich course on large language model" の理論的部分の伴奏である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T20:21:42Z) - Parrot Mind: Towards Explaining the Complex Task Reasoning of Pretrained Large Language Models with Template-Content Structure [66.33623392497599]
テンプレート・コンテント構造(T-C構造)と呼ばれる構造は指数レベルから線形レベルへの可能な空間を減少させることができることを示す。
モデルがタスク構成を達成でき、線形から対数への学習に必要なスペースをさらに削減できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T06:57:45Z) - Physics of Language Models: Part 1, Learning Hierarchical Language Structures [51.68385617116854]
トランスフォーマーベースの言語モデルは効率的だが複雑であり、内部動作を理解することは大きな課題である。
本稿では,長文を生成可能な階層規則を生成する合成CFGのファミリーを紹介する。
我々は、GPTのような生成モデルがこのCFG言語を正確に学習し、それに基づいて文を生成することを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T04:28:16Z) - Formal Specifications from Natural Language [3.1806743741013657]
本稿では,自然言語を複雑な意味を持つ形式仕様に翻訳する言語モデルについて検討する。
特に、構造化英語文からなる3つのデータセット上で、オフザシェルフ言語モデルを微調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-04T10:49:30Z) - Characterizing the Program Expressive Power of Existential Rule
Languages [4.38078043834754]
既存のルール言語は、in-mediated query answering (OMQA)で広く使われている。
プログラム表現力として知られるOMQAのドメイン知識を表現する表現力はまだ十分に理解されていない。
本稿では,いくつかの重要なルール言語のプログラム表現力について,新しい特徴を多数確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T14:08:38Z) - Modelling Compositionality and Structure Dependence in Natural Language [0.12183405753834563]
言語学と集合論に基づいて、これらの概念の形式化がこの論文の前半で述べられている。
言語処理を行う認知システムは,特定の機能的制約を持つ必要がある。
単語埋め込み技術の進歩を利用して、関係学習のモデルがシミュレートされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-22T17:28:50Z) - Linguistic Typology Features from Text: Inferring the Sparse Features of
World Atlas of Language Structures [73.06435180872293]
我々は、バイト埋め込みと畳み込み層に基づく繰り返しニューラルネットワーク予測器を構築する。
様々な言語型の特徴を確実に予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T21:00:53Z) - Evaluating Transformer-Based Multilingual Text Classification [55.53547556060537]
我々は,NLPツールが構文的・形態学的に異なる言語で不平等に機能すると主張している。
実験研究を支援するために,単語順と形態的類似度指標を算出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T03:34:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。