Fugu-MT 論文翻訳(概要): A framework for a modular multi-concept lexicographic closure semantics

論文の概要: A framework for a modular multi-concept lexicographic closure semantics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00964v2
Date: Fri, 4 Sep 2020 05:19:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 19:11:25.315122
Title: A framework for a modular multi-concept lexicographic closure semantics
Title（参考訳）: モジュール型マルチコンセプト語彙閉包セマンティクスのためのフレームワーク
Authors: Laura Giordano, Daniele Theseider Dupr\'e
Abstract要約: 本稿では,レキシコグラフィー・クロージャ・セマンティクスのモジュール型マルチコンセプト拡張を定義する。その考え方は、概念のデファシブルな性質を主題によって異なる加群に分散し、語彙的閉包意味論に基づいて各加群に対する選好の概念を定義することである。知識基盤の優先的な意味論は、単一のモジュールの好みの組み合わせとして定義することができる。
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: We define a modular multi-concept extension of the lexicographic closure semantics for defeasible description logics with typicality. The idea is that of distributing the defeasible properties of concepts into different modules, according to their subject, and of defining a notion of preference for each module based on the lexicographic closure semantics. The preferential semantics of the knowledge base can then be defined as a combination of the preferences of the single modules. The range of possibilities, from fine grained to coarse grained modules, provides a spectrum of alternative semantics.
Abstract（参考訳）: 典型的記述論理に対する語彙閉包セマンティクスのモジュラー多概念拡張を定義する。その考え方は、概念の難解な性質を異なるモジュールに分散し、それらの主題に従って、語彙的閉包の意味論に基づいて各モジュールの選好の概念を定義することである。知識ベースの優先的な意味論は、単一のモジュールの好みの組み合わせとして定義することができる。細粒度から粗粒度モジュールまでの可能性の範囲は、代替セマンティクスのスペクトルを提供する。

関連論文リスト

Is Modularity Transferable? A Case Study through the Lens of Knowledge Distillation [59.37775534633868]
同族PLM間で事前訓練されたタスク固有のPEFTモジュールを転送するための極めて簡単なアプローチを提案する。また,不整合性PLM間のモジュールの移動を,推論複雑性の変化を伴わずに行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-27T17:50:00Z)
Domain Embeddings for Generating Complex Descriptions of Concepts in Italian Language [65.268245109828]
電子辞書から抽出した言語情報と語彙情報に富んだ分布意味資源を提案する。リソースは21のドメイン固有の行列と1つの包括的なマトリックスとグラフィカルユーザインタフェースから構成される。本モデルは,具体的概念知識に直接関連した行列を選択することにより,概念の意味的記述の推論を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:04:35Z)
Discovering modular solutions that generalize compositionally [55.46688816816882]
実演から純粋に線形変換までを識別することは、指数関数的な数の加群の組み合わせを学習することなく可能であることを示す。さらに, 有限データからのメタラーニングにより, 多くの複雑な環境において, 構成を一般化するモジュラーポリシが発見可能であることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-22T16:33:50Z)
Modularity in Deep Learning: A Survey [0.0]
データ、タスク、モデルという3つの軸に関するディープラーニングにおけるモジュラリティの概念についてレビューする。データモジュラリティ(Data modularity)とは、さまざまな目的のためにデータグループを観察または作成することを指す。タスクのモジュール化はタスクをサブタスクに分解することを指す。モデルモジュラリティは、ニューラルネットワークシステムのアーキテクチャを識別可能なモジュールに分解できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T12:41:34Z)
Description Logics Go Second-Order -- Extending EL with Universally Quantified Concepts [0.0]
私たちは記述ロジックの拡張に$mathcalEL$をフォーカスします。拡張の有用な断片について、異なる意味論による結論が一致することを示す。わずかに小さいが、それでも有用である断片のために、私たちは拡張の決定可能性を示すことができました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-16T09:37:38Z)
ModuleFormer: Modularity Emerges from Mixture-of-Experts [60.6148988099284]
本稿では,大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。以前のSMoEベースのモジュラー言語モデルとは異なり、ModuleFormerは未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-07T17:59:57Z)
Linguistic Structure Guided Context Modeling for Referring Image Segmentation [61.701577239317785]
本稿では,マルチモーダルコンテキストを相互モーダル相互作用によりモデル化する「ガザ・プロパゲート・ディストリビュート」方式を提案する。我々のLSCMモジュールは依存パーシングツリーワードグラフ(DPT-WG)を構築し、文の有効なマルチモーダルコンテキストを含むようにすべての単語を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-01T16:03:51Z)
On a plausible concept-wise multipreference semantics and its relations with self-organising maps [0.0]
我々は,この提案がKLMなどの望ましい性質を満足し,溺れの問題を回避することを主張する。我々は、自己組織化マップの論理的意味論を開発することにより、概念的多言語意味論の妥当性を動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-30T21:06:06Z)
An ASP approach for reasoning in a concept-aware multipreferential lightweight DL [0.0]
我々は、記述論理の典型性を扱うための多目的意味論を意識した概念を開発する。概念を意識したマルチ参照セマンティクスの構築は、定性的嗜好のためのBrewkaのフレームワークに関連している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-08T07:15:38Z)
Reasoning about Typicality and Probabilities in Preferential Description Logics [0.15749416770494704]
標準記述論理の非単調拡張である典型性の優先記述論理を、典型演算子Tを用いて記述する。この拡張は、有理閉包の概念に対応する最小のモデル意味論に基づいている。我々は、いわゆる財産相続問題の阻止を避けるために、合理的なクロージャの意味論と構成の強化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-20T14:50:31Z)
Multiplex Word Embeddings for Selectional Preference Acquisition [70.33531759861111]
単語間の様々な関係に応じて容易に拡張できる多重単語埋め込みモデルを提案する。本モデルでは,不必要なスパース性を導入することなく,関係の異なる単語を効果的に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-09T04:47:14Z)

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。