論文の概要: Facets of the PIE Environment for Proving, Interpolating and Eliminating
on the Basis of First-Order Logic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10892v1
- Date: Mon, 24 Feb 2020 16:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 04:23:54.579571
- Title: Facets of the PIE Environment for Proving, Interpolating and Eliminating
on the Basis of First-Order Logic
- Title(参考訳): 一階論理に基づく証明・補間・排除のためのパイ環境のファセット
- Authors: Christoph Wernhard
- Abstract要約: PIEは、一階述語論理に基づく自動推論のためのProlog組み込み環境である。
マクロ定義、推論の呼び出し、フォームトされた自然言語テキストにまたがるドキュメントに基づいたワークフローをサポートする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: PIE is a Prolog-embedded environment for automated reasoning on the basis of
first-order logic. Its main focus is on formulas, as constituents of complex
formalizations that are structured through formula macros, and as outputs of
reasoning tasks such as second-order quantifier elimination and Craig
interpolation. It supports a workflow based on documents that intersperse macro
definitions, invocations of reasoners, and LaTeX-formatted natural language
text. Starting from various examples, the paper discusses features and
application possibilities of PIE along with current limitations and issues for
future research.
- Abstract(参考訳): PIEは、一階述語論理に基づく自動推論のためのProlog組み込み環境である。
その主な焦点は、式マクロによって構成される複素形式化の構成として、そして二次量子化子除去やクレイグ補間のような推論タスクのアウトプットとして、公式である。
マクロ定義、推論の呼び出し、LaTeX形式の自然言語テキストを散在させるドキュメントベースのワークフローをサポートする。
本稿では,様々な事例からPIEの特徴と応用可能性,今後の研究の限界と課題について論じる。
関連論文リスト
- H-STAR: LLM-driven Hybrid SQL-Text Adaptive Reasoning on Tables [56.73919743039263]
本稿では,2段階のプロセスにシンボル的アプローチと意味的アプローチ(テキスト的アプローチ)を統合し,制約に対処する新しいアルゴリズムを提案する。
実験の結果,H-STARは3つの質問応答(QA)と事実検証データセットにおいて,最先端の手法を大幅に上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T21:24:19Z) - An Encoding of Abstract Dialectical Frameworks into Higher-Order Logic [57.24311218570012]
このアプローチは抽象弁証法フレームワークのコンピュータ支援分析を可能にする。
応用例としては、メタ理論的性質の形式的解析と検証がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T09:32:26Z) - Query Structure Modeling for Inductive Logical Reasoning Over Knowledge
Graphs [67.043747188954]
KGに対する帰納的論理的推論のための構造モデル付きテキスト符号化フレームワークを提案する。
線形化されたクエリ構造とエンティティを、事前訓練された言語モデルを使ってエンコードして、回答を見つける。
2つの帰納的論理推論データセットと3つの帰納的推論データセットについて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T01:25:29Z) - HPE:Answering Complex Questions over Text by Hybrid Question Parsing and
Execution [92.69684305578957]
テキストQAにおける質問解析と実行の枠組みを提案する。
提案したフレームワークは、トップダウンの質問パースとして、ボトムアップの回答バックトラックとみなすことができる。
MuSiQue,2WikiQA,HotpotQA,およびNQに関する実験により,提案した解析およびハイブリッド実行フレームワークが,教師付き,少数ショット,ゼロショット設定における既存のアプローチより優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T22:37:06Z) - MURMUR: Modular Multi-Step Reasoning for Semi-Structured Data-to-Text
Generation [102.20036684996248]
多段階推論を用いた半構造化データからテキストを生成するための,ニューロシンボリックなモジュラーアプローチであるMURMURを提案する。
WebNLG や LogicNLG のような2つのデータ・テキスト生成タスクについて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T17:36:23Z) - Guiding the PLMs with Semantic Anchors as Intermediate Supervision:
Towards Interpretable Semantic Parsing [57.11806632758607]
本稿では,既存の事前学習言語モデルを階層型デコーダネットワークに組み込むことを提案する。
第一原理構造をセマンティックアンカーとすることで、2つの新しい中間管理タスクを提案する。
いくつかのセマンティック解析ベンチマークで集中的な実験を行い、我々のアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T07:27:29Z) - Applying Second-Order Quantifier Elimination in Inspecting G\"odel's
Ontological Proof [0.0]
フォーミュラマクロは複雑な公式やタスクを構成するのに使用される。
G"odelの存在論的証明とバリエーションは形式化され、自動ツールで分析される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T12:50:23Z) - Structural Decompositions of Epistemic Logic Programs [29.23726484912091]
認識論理プログラム(ELP)は標準解集合プログラミング(ASP)の一般的な一般化である
本研究では, 木幅境界で構造特性を示すELPに対して, 線形時間で中心的な問題を解くことができることを示す。
また、これらの境界に従属する完全な動的プログラミングアルゴリズムも提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T13:16:13Z)
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。