論文の概要: A Machine Learning guided Rewriting Approach for ASP Logic Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10252v1
• Date: Tue, 22 Sep 2020 00:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 21:58:22.130262
• Title: A Machine Learning guided Rewriting Approach for ASP Logic Programs
• Title（参考訳）: ASP論理プログラムのための機械学習ガイドによる書き換え手法
• Authors: Elena Mastria (Department of Mathematics and Computer Science, University of Calabria, Italy), Jessica Zangari (Department of Mathematics and Computer Science, University of Calabria, Italy), Simona Perri (Department of Mathematics and Computer Science, University of Calabria, Italy), Francesco Calimeri (Department of Mathematics and Computer Science, University of Calabria, Italy)
• Abstract要約: 機械学習(ML)に基づいて、書き換えるかどうかを自動決定するアプローチについて説明する。 特に、ASPプログラムと入力事実のセットが与えられた場合、我々のアプローチは、それらの構造特性とドメイン情報を測定する一連の機能に基づいて、入力ルールを書き換えるかどうかと方法を選択する。
• 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: Answer Set Programming (ASP) is a declarative logic formalism that allows to encode computational problems via logic programs. Despite the declarative nature of the formalism, some advanced expertise is required, in general, for designing an ASP encoding that can be efficiently evaluated by an actual ASP system. A common way for trying to reduce the burden of manually tweaking an ASP program consists in automatically rewriting the input encoding according to suitable techniques, for producing alternative, yet semantically equivalent, ASP programs. However, rewriting does not always grant benefits in terms of performance; hence, proper means are needed for predicting their effects with this respect. In this paper we describe an approach based on Machine Learning (ML) to automatically decide whether to rewrite. In particular, given an ASP program and a set of input facts, our approach chooses whether and how to rewrite input rules based on a set of features measuring their structural properties and domain information. To this end, a Multilayer Perceptrons model has then been trained to guide the ASP grounder I-DLV on rewriting input rules. We report and discuss the results of an experimental evaluation over a prototypical implementation.
• Abstract（参考訳）: Answer Set Programming (ASP) は、論理プログラムを通じて計算問題をエンコードできる宣言論理形式である。 形式主義の宣言的な性質にもかかわらず、いくつかの高度な専門知識は、一般に、実際のASPシステムによって効率的に評価できるASPエンコーディングを設計するために必要である。 ASPプログラムを手動で微調整する作業の負担を軽減するための一般的な方法は、適切なテクニックに従って入力エンコーディングを自動的に書き換えることである。 しかし、書き直しが必ずしもパフォーマンスの面で利益を与えるとは限らないため、この点においてその効果を予測するには適切な手段が必要である。 本稿では,機械学習(ML)に基づいて書き直しを自動決定する手法について述べる。 特に、aspプログラムと一連の入力事実を与えられた場合、その構造的特性とドメイン情報を測定する一連の特徴に基づいて、入力ルールを書き換えるかどうかと方法を選択する。 この目的のために、Multilayer Perceptronsモデルがトレーニングされ、ASPのグラウンドI-DLVを入力ルールの書き換えについてガイドする。 原型的実装における実験評価の結果について報告する。

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