論文の概要: Efficient Multiple Constraint Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05920v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 12:42:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 23:34:34.463367
• Title: Efficient Multiple Constraint Acquisition
• Title（参考訳）: 効率的な多重制約獲得
• Authors: Dimosthenis C. Tsouros and Kostas Stergiou
• Abstract要約: QuAcqやMultiAcqのような制約獲得システムは、専門家でないユーザが自身の問題を制約ネットワークとしてモデル化するのを支援できる。 本稿では,クエリ数を大幅に削減することで,制約獲得の性能を高める手法を提案する。 そして、我々はクエリ生成に注意を向けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3706331473063877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constraint acquisition systems such as QuAcq and MultiAcq can assist non-expert users to model their problems as constraint networks by classifying (partial) examples as positive or negative. For each negative example, the former focuses on one constraint of the target network, while the latter can learn a maximum number of constraints. Two bottlenecks of the acquisition process where both these algorithms encounter problems are the large number of queries required to reach convergence, and the high cpu times needed to generate queries, especially near convergence. In this paper we propose algorithmic and heuristic methods to deal with both these issues. We first describe an algorithm, called MQuAcq, that blends the main idea of MultiAcq into QuAcq resulting in a method that learns as many constraints as MultiAcq does after a negative example, but with a lower complexity. A detailed theoretical analysis of the proposed algorithm is also presented. %We also present a technique that boosts the performance of constraint acquisition by reducing the number of queries significantly. Then we turn our attention to query generation which is a significant but rather overlooked part of the acquisition process. We describe %in detail how query generation in a typical constraint acquisition system operates, and we propose heuristics for improving its efficiency. Experiments from various domains demonstrate that our resulting algorithm that integrates all the new techniques does not only generate considerably fewer queries than QuAcq and MultiAcq, but it is also by far faster than both of them, in average query generation time as well as in total run time, and also largely alleviates the premature convergence problem.
• Abstract（参考訳）: quacqやmultiacqといった制約取得システムは、(部分的な)例を正か負かに分類することで、非専門家のユーザが自身の問題を制約ネットワークとしてモデル化するのに役立つ。 負の例では、前者はターゲットネットワークの1つの制約に焦点を当て、後者は最大数の制約を学ぶことができる。 両方のアルゴリズムが問題に遭遇する買収プロセスのボトルネックは、収束に達するのに必要な大量のクエリと、特に収束に近いクエリを生成するのに必要なcpu時間である。 本稿では,これらの問題に対処するアルゴリズムとヒューリスティックな手法を提案する。 最初に、MQuAcqと呼ばれるアルゴリズムを記述し、MQuAcqの主アイデアをQuAcqにブレンドすることで、MultiAcqが負の例の後に行うような多くの制約を学習するが、複雑さは小さくなる。 また,提案アルゴリズムの詳細な理論的解析を行った。 また,クエリ数を大幅に削減することで,制約獲得の性能を向上させる手法を提案する。 次に、買収プロセスにおいて重要ではあるが見落とされた部分であるクエリ生成に注意を向ける。 本稿では,典型的な制約獲得システムにおけるクエリ生成の動作を詳細に記述し,その効率向上のためのヒューリスティックスを提案する。 様々な領域からの実験により、新しい手法を全て統合したアルゴリズムはQuAcqやMultiAcqよりもはるかに少ないクエリを生成するだけでなく、平均クエリ生成時間と総実行時間において、両者よりもはるかに高速であり、また早めの収束問題をほとんど軽減していることが示された。

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