論文の概要: exp(ASPc) : Explaining ASP Programs with Choice Atoms and Constraint
Rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08292v1
- Date: Fri, 17 Sep 2021 01:48:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 03:23:45.243507
- Title: exp(ASPc) : Explaining ASP Programs with Choice Atoms and Constraint
Rules
- Title(参考訳): exp(aspc) : 選択原子と制約規則を用いたaspプログラムの説明
- Authors: Ly Ly Trieu (New Mexico State University), Tran Cao Son (New Mexico
State University), Marcello Balduccini (Saint Joseph's University)
- Abstract要約: exp(ASP) はリテラル l に対する説明グラフを生成する。
exp(ASPc)は、選択と制約に関する情報を含む説明グラフを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an enhancement of exp(ASP), a system that generates explanation
graphs for a literal l - an atom a or its default negation ~a - given an answer
set A of a normal logic program P, which explain why l is true (or false) given
A and P. The new system, exp(ASPc), differs from exp(ASP) in that it supports
choice rules and utilizes constraint rules to provide explanation graphs that
include information about choices and constraints.
- Abstract(参考訳): 本稿では,リテラルlに対する説明グラフを生成するシステムであるexp(asp)の強化について述べる。このシステムは,通常の論理プログラムpの解集合aが与えられ,lがaとpに与えられた理由を説明する。新しいシステムであるexp(aspc)は,選択規則をサポートし,制約規則を利用して選択や制約に関する情報を含む説明グラフを提供するという点で,exp(asp)と異なる。
関連論文リスト
- Few-shot Policy (de)composition in Conversational Question Answering [54.259440408606515]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて数ショット設定でポリシーコンプライアンスを検出するニューラルシンボリックフレームワークを提案する。
提案手法は,回答すべきサブクエストを抽出し,文脈情報から真理値を割り当て,与えられたポリシーから論理文の集合を明示的に生成することで,政策コンプライアンスに関する会話に対して健全な理由を示す。
本手法は,PCDおよび会話機械読解ベンチマークであるShARCに適用し,タスク固有の微調整を伴わずに競合性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-20T08:40:15Z) - Open-Set Knowledge-Based Visual Question Answering with Inference Paths [79.55742631375063]
知識に基づく視覚的質問回答(KB-VQA)の目的は、外部知識ベースの助けを借りて質問に対する正しい回答を提供することである。
KB-VQA, Graph pATH ranker (GATHER for brevity) の新しいレトリバーランカパラダイムを提案する。
具体的には、グラフの構築、プルーニング、パスレベルのランク付けが含まれており、正確な回答を検索するだけでなく、推論パスを提供して推論プロセスを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T09:12:50Z) - Controlled Generation with Prompt Insertion for Natural Language
Explanations in Grammatical Error Correction [50.66922361766939]
ユーザの修正理由の理解を確保することが不可欠である。
既存の研究では、修正の根拠となるトークン、例、ヒントが提示されているが、修正の理由を直接説明していない。
GEC修正のための説明を生成するには、入力トークンと出力トークンの整列、修正ポイントの識別、およびそれに対応する説明を一貫して提示することが含まれる。
本研究では,LLMが自然言語の修正の理由を説明するために,Prompt Insertion (PI) を用いた制御生成法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T16:14:10Z) - Explanations for Answer Set Programming [0.0]
本稿では、解答集合プログラミング(ASP)のための説明グラフを生成するシステムであるxASPの拡張について述べる。
新しいシステムであるxASP2は、選択ルールや制約、#sum、#minなどの集約など、さまざまなクリンゴ構造をサポートしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T09:03:07Z) - Explanation Selection Using Unlabeled Data for Chain-of-Thought
Prompting [80.9896041501715]
非専門家によって書かれたオフ・ザ・シェルフの説明のように、タスクのために"チューニング"されていない説明は、中途半端なパフォーマンスをもたらす可能性がある。
本稿では,ブラックボックス方式で説明拡散プロンプトを最適化する方法の課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-09T18:02:34Z) - Reactive Answer Set Programming [2.7286395031146062]
Logic Production System (LPS)は、リアクティブな振る舞いをモデル化するためのロジックベースのフレームワークである。
本稿では,このフレームワーク(KELPS)のカーネルを解集合プログラム(ASP)に体系的にマッピングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T10:10:14Z) - Planning with Incomplete Information in Quantified Answer Set
Programming [1.3501640559999886]
ASP(Answer Set Programming)における不完全な情報を用いた計画手法を提案する。
論理プログラムが状態間の遷移関数を記述する単純な形式主義を用いて計画問題を表現している。
本稿では、量子化された論理プログラムをQBFに変換し、QBFソルバを実行する翻訳ベースのQASPソルバを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-13T21:24:47Z) - Generating explanations for answer set programming applications [7.024239879640638]
答えセットプログラミング(ASP)を活用したアプリケーション説明システムを提案する。
プログラムP、Pの解集合A、およびプログラムPの原子aが与えられた場合、プログラムPと解集合Aが与えられた場合、Aが真(または偽)である理由を説明するのに役立つaのすべての説明グラフを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T21:47:40Z) - Parameterized Explainer for Graph Neural Network [49.79917262156429]
グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのパラメータ化説明器PGExplainerを提案する。
既存の研究と比較すると、PGExplainerはより優れた一般化能力を持ち、インダクティブな設定で容易に利用することができる。
合成データセットと実生活データセットの両方の実験では、グラフ分類の説明に関するAUCの相対的な改善が24.7%まで高い競争性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T17:15:03Z) - A System for Explainable Answer Set Programming [2.563126112667148]
テキストやラベルを付加したASPプログラムから説明を生成するツールであるxclingoを提示する。
xclingoはアノテーションを追加の述語とルールに変換し、ASPソルバclingoを使用して補助述語の拡張を取得する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T00:48:59Z) - The ILASP system for Inductive Learning of Answer Set Programs [79.41112438865386]
我々のシステムは、通常の規則、選択規則、厳しい制約を含むアンサーセットプログラムを学習する。
まず、ILASPの学習フレームワークとその機能の概要を説明します。
続いて、ILASPシステムの進化を概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T19:04:12Z)
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。