Fugu-MT 論文翻訳(概要): Signature-Based Abduction for Expressive Description Logics -- Technical Report

論文の概要: Signature-Based Abduction for Expressive Description Logics -- Technical Report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00757v2
Date: Wed, 8 Jul 2020 12:32:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-14 23:28:30.348635
Title: Signature-Based Abduction for Expressive Description Logics -- Technical Report
Title（参考訳）: 表現的記述論理のための署名に基づくアブダクション -- 技術報告
Authors: Patrick Koopmann, Warren Del-Pinto, Sophie Tourret and Renate A. Schmidt
Abstract要約: 本稿では,表現的記述論理 ALC で表現された観測のシグネチャベース推論を解くための,最初の完全解法を提案する。この方法は有限かつ完全な仮説の集合を計算することが保証され、現実的な知識の集合で評価される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.882083414450882
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Signature-based abduction aims at building hypotheses over a specified set of names, the signature, that explain an observation relative to some background knowledge. This type of abduction is useful for tasks such as diagnosis, where the vocabulary used for observed symptoms differs from the vocabulary expected to explain those symptoms. We present the first complete method solving signature-based abduction for observations expressed in the expressive description logic ALC, which can include TBox and ABox axioms, thereby solving the knowledge base abduction problem. The method is guaranteed to compute a finite and complete set of hypotheses, and is evaluated on a set of realistic knowledge bases.
Abstract（参考訳）: シグネチャベースのアブダクション(signal-based abduction)は、特定の名前セットであるシグネチャの上に仮説を構築することを目的としている。この種のアブダクションは、観察された症状に使用される語彙が、それらの症状を説明するのに期待される語彙とは異なる、診断などのタスクに有用である。本稿では,TBox と ABox の公理を含む表現的記述論理 ALC で表現された観測に対するシグネチャベース推論を解くための,最初の完全解法を提案する。この方法は有限かつ完全な仮説の集合を計算することが保証され、現実的な知識ベースで評価される。

関連論文リスト

PRIME: Prioritizing Interpretability in Failure Mode Extraction [49.93565079216376]
訓練された画像分類モデルにおいて、故障モードに対する人間の理解可能な記述を提供することの課題について検討する。本稿では,この問題における解釈可能性を重視した新しい手法を提案する。本手法は,障害モードの同定に成功し,それに関連する高品質なテキスト記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-29T22:00:12Z)
Logic-induced Diagnostic Reasoning for Semi-supervised Semantic Segmentation [85.12429517510311]
LogicDiagは、セマンティックセグメンテーションのためのニューラルネットワークによる半教師付き学習フレームワークである。私たちの重要な洞察は、記号的知識によって識別される擬似ラベル内の衝突は、強いが一般的に無視される学習信号として機能する、ということです。本稿では,論理規則の集合として意味論的概念の構造的抽象化を定式化するデータ・ハングリーセグメンテーションシナリオにおけるLogicDiagの実践的応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T06:50:07Z)
KNSE: A Knowledge-aware Natural Language Inference Framework for Dialogue Symptom Status Recognition [69.78432481474572]
症状状態認識(SSR)のための新しいフレームワークKNSEを提案する。対話ウィンドウ内の各症状について、まず、症状の状態に関する症状と仮説に関する知識を生成し、(前提、知識、仮説)三重項を形成する。次にBERTモデルを使用して三重項を符号化し、さらに発話アグリゲーション、自己アテンション、横断アテンション、GRUなどのモジュールで処理して症状状態を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T11:23:26Z)
A Model-Agnostic SAT-based Approach for Symbolic Explanation Enumeration [26.500149465292246]
特徴量と出力の関係を解析することにより,単一予測を局所的に説明するための説明を生成する。提案手法では,予測モデルの命題エンコーディングとSATに基づくセッティングを用いて,2種類の記号的説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-23T08:35:47Z)
Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in NLI [60.142926537264714]
本稿では, 忠実度スルー・カウンタファクトの方法論について紹介する。これは、説明に表される論理述語に基づいて、反実仮説を生成する。そして、そのモデルが表現された論理と反ファクトの予測が一致しているかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T03:40:59Z)
Connection-minimal Abduction in EL via Translation to FOL -- Technical Report [12.90382979353427]
本稿では,接続最小仮説のクラスを音速で完全な方法で計算する方法を示す。本手法は一階述語論理への翻訳に基づいて,素数含意に基づく仮説を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-17T15:50:27Z)
The Familiarity Hypothesis: Explaining the Behavior of Deep Open Set Methods [86.39044549664189]
特徴ベクトルデータに対する異常検出アルゴリズムは異常を外れ値として識別するが、外れ値検出はディープラーニングではうまく機能しない。本論文は, 新規性の有無ではなく, 慣れ親しんだ特徴の欠如を検知しているため, これらの手法が成功するというFamiliarity仮説を提案する。本論文は,親しみやすさの検出が表現学習の必然的な結果であるかどうかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-04T18:32:58Z)
Signature-Based Abduction with Fresh Individuals and Complex Concepts for Description Logics (Extended Version) [12.107259467873092]
ABox abductionは、知識ベースに追加されると、観察を精査するのに十分な仮説を計算することを目的としている。シグネチャベースのaboxアブダクションでは、仮説は与えられた集合からの名前のみを使用する必要がある。特定の観察のための仮説は、与えられた署名から構築された新鮮な個人および/または複雑な概念の使用を認めた場合にのみ存在する可能性があります。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-01T14:55:46Z)
A Diagnostic Study of Explainability Techniques for Text Classification [52.879658637466605]
既存の説明可能性技術を評価するための診断特性のリストを作成する。そこで本研究では, モデルの性能と有理性との整合性の関係を明らかにするために, 説明可能性手法によって割り当てられた有理性スコアと有理性入力領域の人間のアノテーションを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-25T12:01:53Z)
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia [0.0]
テキストコヒーレンス推定に基づく統合失調症症状検出の最先端手法について検討した。文のセマンティック・コヒーレンスと凝集度を評価するために,句の一貫性のグラフに基づく手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-06T08:38:20Z)

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。