論文の概要: Parallelisable Existential Rules: a Story of Pieces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06054v1
- Date: Tue, 13 Jul 2021 13:09:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 19:51:58.312130
- Title: Parallelisable Existential Rules: a Story of Pieces
- Title(参考訳): 並列可能な存在規則: 作品の物語
- Authors: Maxime Buron, Marie-Laure Mugnier, Micha\"el Thomazo
- Abstract要約: 実存則の並列化可能な集合を導入し、任意のインスタンスから単一の幅優先のステップでチェイスを計算できる。
並列化可能な規則集合は、追跡のために有界かつ新しいルールのクラスに属するような規則集合であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.20439695290991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we consider existential rules, an expressive formalism well
suited to the representation of ontological knowledge and data-to-ontology
mappings in the context of ontology-based data integration. The chase is a
fundamental tool to do reasoning with existential rules as it computes all the
facts entailed by the rules from a database instance. We introduce
parallelisable sets of existential rules, for which the chase can be computed
in a single breadth-first step from any instance. The question we investigate
is the characterization of such rule sets. We show that parallelisable rule
sets are exactly those rule sets both bounded for the chase and belonging to a
novel class of rules, called pieceful. The pieceful class includes in
particular frontier-guarded existential rules and (plain) datalog. We also give
another characterization of parallelisable rule sets in terms of rule
composition based on rewriting.
- Abstract(参考訳): 本稿では、オントロジーに基づくデータ統合の文脈において、存在論的知識の表現やデータ-オントロジーマッピングによく適合する表現的形式主義である存在規則を考察する。
chaseは、データベースインスタンスのルールによって引き起こされるすべての事実を計算するため、存在規則を推論するための基本的なツールである。
実存規則の並列化可能集合を導入し,任意のインスタンスからチェイスを1つの幅優先ステップで計算する。
我々が調査する問題は、そのような規則集合の特徴付けである。
並列化可能な規則集合は、追跡のために有界かつ新しいルールのクラスに属するような規則集合であることを示す。
断片的なクラスは、特にフロンティアが保護する存在規則と(プレーンな)データログを含んでいる。
また、書き換えに基づくルール構成の観点から、並列可能なルールセットの別の特徴を与える。
関連論文リスト
- Rule Extrapolation in Language Models: A Study of Compositional Generalization on OOD Prompts [14.76420070558434]
ルール外挿は、プロンプトが少なくとも1つのルールに違反するOODシナリオを記述する。
規則の交わりによって定義される形式言語に焦点を当てる。
我々はアルゴリズム情報理論に先立ってソロモノフに触発された規則外挿の規範的理論の最初の石を配置した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T22:36:35Z) - Symbolic Working Memory Enhances Language Models for Complex Rule Application [87.34281749422756]
大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論性能を示しているが、多段階の推論に苦慮している。
本稿では,外部ワーキングメモリを用いたLLMの拡張と,ルール適用のためのニューロシンボリックフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,LLMベースのルール実装とシンボリックルールグラウンディングを反復的に実施する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-24T19:11:54Z) - Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.34281749422756]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。
しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。
本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T03:38:51Z) - RulE: Knowledge Graph Reasoning with Rule Embedding [69.31451649090661]
我々は、論理ルールを活用してKG推論を強化する、textbfRulE(ルール埋め込みのためのスタンド)と呼ばれる原則的なフレームワークを提案する。
RulEは、既存の三重項と一階規則からルールの埋め込みを学習し、統一された埋め込み空間において、textbfentities、textbfrelations、textbflogical rulesを共同で表現する。
複数のベンチマークの結果、我々のモデルは既存の埋め込みベースのアプローチやルールベースのアプローチよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T06:47:13Z) - Truly Unordered Probabilistic Rule Sets for Multi-class Classification [0.0]
真に順序のない規則集合に対するTURSを提案する。
まず、真に順序のない規則集合を学習する問題を定式化する。
次に、ルールを慎重に成長させることでルール集合を学習する2相アルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T14:34:35Z) - Normalisations of Existential Rules: Not so Innocuous! [7.260554897161947]
本研究では,既存のルールが追跡(非)終了とFO-rewritability(FO-rewritability)に与える影響について検討した。
これはまた、独立した関心の追跡終了に関連するオープンな問題の研究にも繋がる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T09:01:56Z) - Automating Defeasible Reasoning in Law [0.0]
ルールベースのシステム、特に法的な規範と契約について、デファシブルな推論について研究する。
我々は、ルールがどのように相互作用し、どのようにオーバーライドされるかを指定するルール修飾子を識別する。
次に、これらの修飾子を排除した規則変換を定義し、規則を公式に翻訳する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-15T17:14:15Z) - Learning Symbolic Rules for Reasoning in Quasi-Natural Language [74.96601852906328]
我々は,ルールを手作業で構築することなく,自然言語入力で推論できるルールベースシステムを構築した。
本稿では,形式論理文と自然言語文の両方を表現可能な"Quasi-Natural"言語であるMetaQNLを提案する。
提案手法は,複数の推論ベンチマークにおける最先端の精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T17:49:00Z) - Discovering Useful Compact Sets of Sequential Rules in a Long Sequence [57.684967309375274]
COSSUは、小さな、意味のある一連の規則をマイニングするアルゴリズムである。
COSSUは、長いシーケンスから、関連するクローズド・シーケンシャル・ルールの集合を検索できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T18:25:18Z) - Theoretical Rule-based Knowledge Graph Reasoning by Connectivity
Dependency Discovery [2.945948598480997]
本稿では,複数のルールタイプを介して,グラフ内の接続依存性をキャプチャするルールベースの知識グラフ推論の理論を提案する。
その結果,ルールディクトモデルは新しい三重項を正確に解釈するだけでなく,1つのベンチマーク知識グラフ補完タスクにおける最先端のパフォーマンスも達成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-12T03:00:20Z) - RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs [91.71504177786792]
本稿では知識グラフに基づく推論のための論理規則の学習について研究する。
論理規則は、予測に使用されるときに解釈可能な説明を提供するとともに、他のタスクに一般化することができる。
既存の手法は、検索スペースの検索の問題や、スパース報酬による非効率な最適化に悩まされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T14:47:02Z)
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。