論文の概要: Lexicographic Logic: a Many-valued Logic for Preference Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10940v1
- Date: Sun, 20 Dec 2020 14:42:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 04:40:06.568768
- Title: Lexicographic Logic: a Many-valued Logic for Preference Representation
- Title(参考訳): Lexicographic Logic: 参照表現のための多値論理
- Authors: Angelos Charalambidis, Giorgos Papadimitriou, Panos Rondogiannis,
Antonis Troumpoukis
- Abstract要約: 本稿では,様々な選好を表現できる古典命題論理の拡張である辞書論理を提案する。
ユーザの嗜好の満足度に応じてクエリ結果のランク付けを行う上で,新しい論理は有効な形式である,と我々は主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5484595752241122
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Logical formalisms provide a natural and concise means for specifying and
reasoning about preferences. In this paper, we propose lexicographic logic, an
extension of classical propositional logic that can express a variety of
preferences, most notably lexicographic ones. The proposed logic supports a
simple new connective whose semantics can be defined in terms of finite lists
of truth values. We demonstrate that, despite the well-known theoretical
limitations that pose barriers to the quantitative representation of
lexicographic preferences, there exists a subset of the rational numbers over
which the proposed new connective can be naturally defined. Lexicographic logic
can be used to define in a simple way some well-known preferential operators,
like "$A$ and if possible $B$", and "$A$ or failing that $B$". Moreover, many
other hierarchical preferential operators can be defined using a systematic
approach. We argue that the new logic is an effective formalism for ranking
query results according to the satisfaction level of user preferences.
- Abstract(参考訳): 論理形式は、嗜好を特定し、推論するための自然で簡潔な手段を提供する。
本稿では,古典命題論理の拡張であるlexicographic logicを提案する。
提案した論理は、意味論を真理値の有限リストの観点で定義できる単純な新しい接続性をサポートする。
我々は、語彙的嗜好の定量的表現に障壁をもたらすよく知られた理論的な制限にもかかわらず、提案された新しい接続が自然に定義できる有理数のサブセットが存在することを示した。
lexicographic logic は "$a$ や "if possible $b$" や "$a$ or fail that $b$" といった有名な優先演算子を単純な方法で定義するのに使うことができる。
さらに、他の階層的優越作用素は体系的なアプローチで定義することができる。
ユーザの嗜好の満足度に応じてクエリ結果のランク付けを行う上で,新しい論理は有効な形式である,と我々は主張する。
関連論文リスト
- A Primer for Preferential Non-Monotonic Propositional Team Logics [0.0]
チームベースの命題論理は、自然に累積的な非単調な含意関係をもたらすことを示す。
チームセマンティクスにおける解離の非古典的解釈に動機付けられて、命題依存論理の優先モデルに対して、正確な特徴を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-11T09:53:15Z) - 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) - Zero-Shot Classification by Logical Reasoning on Natural Language
Explanations [56.42922904777717]
我々はCLOREフレームワークを提案する(説明の論理的推論による分類)。
CLOREは、説明を論理構造にパースし、入力のthess構造に沿って明示的に理由付け、分類スコアを生成する。
また、我々のフレームワークは視覚的モダリティのゼロショット分類にまで拡張可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T01:05:11Z) - Discourse-Aware Graph Networks for Textual Logical Reasoning [142.0097357999134]
パッセージレベルの論理関係は命題単位間の係り合いまたは矛盾を表す(例、結論文)
論理的推論QAを解くための論理構造制約モデリングを提案し、談話対応グラフネットワーク(DAGN)を導入する。
ネットワークはまず、インラインの談話接続とジェネリック論理理論を利用した論理グラフを構築し、その後、エッジ推論機構を用いて論理関係を進化させ、グラフ機能を更新することで論理表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T14:38:49Z) - Strong Equivalence of Logic Programs with Ordered Disjunction: a Logical
Perspective [1.160208922584163]
順序ディジャンクション付き論理プログラム (LPOD) は古典論理プログラムを拡張し、優先ディジャンクションを表現できる。
本稿では,4値論理の論理等価性としてLPODの強い等価性を純粋に論理的に評価する。
LPODに対する強同値のcoNP完全性の新たな証明を提供するが、これはプログラムの特別な構造に依存しているため、それ自体が興味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-10T13:33:32Z) - Neuro-Symbolic Inductive Logic Programming with Logical Neural Networks [65.23508422635862]
我々は最近提案された論理ニューラルネットワーク(LNN)を用いた学習規則を提案する。
他のものと比較して、LNNは古典的なブール論理と強く結びついている。
標準ベンチマークタスクの実験では、LNNルールが極めて解釈可能であることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T19:38:30Z) - A Logical Characterization of the Preferred Models of Logic Programs
with Ordered Disjunction [1.7403133838762446]
順序付き解法(LPOD)を用いた論理プログラムのための新しいモデル論的意味論を提供する。
提案手法は従来のLPODのセマンティクスの欠点を克服するものである。
新しいアプローチは、節の先頭に順序と古典的な分岐の両方を持つことができる論理プログラムの自然なクラスの意味を定義するために使われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-07T05:36:12Z) - Logic-Driven Context Extension and Data Augmentation for Logical
Reasoning of Text [65.24325614642223]
論理的な記号や表現をテキストで理解し、答えにたどり着くよう提案します。
このような論理的情報に基づいて,文脈拡張フレームワークとデータ拡張アルゴリズムを提案する。
本手法は最先端の性能を実現し,論理駆動コンテキスト拡張フレームワークとデータ拡張アルゴリズムの両方が精度向上に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-08T10:09:36Z) - Foundations of Reasoning with Uncertainty via Real-valued Logics [70.43924776071616]
我々は、本質的にすべての実数値論理をカバーするためにパラメータ化できる、音と強完全公理化を与える。
文のクラスは非常に豊かであり、各クラスは実数値論理の式の集合に対して可能な実値の集合を記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-06T02:13:11Z) - Higher-order Logic as Lingua Franca -- Integrating Argumentative
Discourse and Deep Logical Analysis [0.0]
本稿では,議論的言説の深い多元論的論理解析へのアプローチを提案する。
我々は古典的な高階論理に最先端の自動推論技術を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T11:07:53Z) - Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。
すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。
推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:55:45Z)
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。