論文の概要: Tackling the DM Challenges with cDMN: A Tight Integration of DMN and Constraint Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02610v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 09:29:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 01:34:06.865468
• Title: Tackling the DM Challenges with cDMN: A Tight Integration of DMN and Constraint Reasoning
• Title（参考訳）: cDMNによるDMチャレンジの対処:DMNと制約推論の密接な統合
• Authors: Simon Vandevelde, Bram Aerts and Joost Vennekens
• Abstract要約: 本稿では、制約決定モデルと表記法(cDMN)と呼ばれる、決定モデルと表記法(DMN)標準の拡張について述べる。 cDMNは、より複雑なドメイン知識をモデル化するために、DMNの表現力を拡大することを目的としている。 我々は、DMコミュニティのウェブサイトに投稿された最も複雑な課題を解決することで、cDMNをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.177448054347244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge-based AI typically depends on a knowledge engineer to construct a formal model of domain knowledge -- but what if domain experts could do this themselves? This paper describes an extension to the Decision Model and Notation (DMN) standard, called Constraint Decision Model and Notation (cDMN). DMN is a user-friendly, table-based notation for decision logic, which allows domain experts to model simple decision procedures without the help of IT staff. cDMN aims to enlarge the expressiveness of DMN in order to model more complex domain knowledge, while retaining DMN's goal of being understandable by domain experts. We test cDMN by solving the most complex challenges posted on the DM Community website. We compare our own cDMN solutions to the solutions that have been submitted to the website and find that our approach is competitive. Moreover, cDMN is able to solve more challenges than any other approach.
• Abstract（参考訳）: 知識に基づくAIは通常、ドメイン知識の正式なモデルを構築するための知識エンジニアに依存します。 本稿では,CDMN(Constraint Decision Model and Notation)と呼ばれるDMN(Decision Model and Notation)標準の拡張について述べる。 dmnは、ユーザーフレンドリーでテーブルベースの決定ロジック表記法であり、ドメインの専門家がitスタッフの助けなしに簡単な決定手順をモデル化できる。 cDMNは、より複雑なドメイン知識をモデル化するためにDMNの表現力を拡大することを目的としている。 DMコミュニティのウェブサイトに投稿された最も複雑な課題を解決することで、cDMNをテストする。 当社のcdmnソリューションと,webサイトに提出されたソリューションを比較して,当社のアプローチが競争力があることを確認します。 さらに、cDMNは他のどのアプローチよりも多くの課題を解決できる。

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