論文の概要: Characterizing the Program Expressive Power of Existential Rule
Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08136v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 14:08:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 17:28:12.428203
- Title: Characterizing the Program Expressive Power of Existential Rule
Languages
- Title(参考訳): 存在規則言語のプログラム表現力の特徴付け
- Authors: Heng Zhang
- Abstract要約: 既存のルール言語は、in-mediated query answering (OMQA)で広く使われている。
プログラム表現力として知られるOMQAのドメイン知識を表現する表現力はまだ十分に理解されていない。
本稿では,いくつかの重要なルール言語のプログラム表現力について,新しい特徴を多数確立する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.38078043834754
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existential rule languages are a family of ontology languages that have been
widely used in ontology-mediated query answering (OMQA). However, for most of
them, the expressive power of representing domain knowledge for OMQA, known as
the program expressive power, is not well-understood yet. In this paper, we
establish a number of novel characterizations for the program expressive power
of several important existential rule languages, including tuple-generating
dependencies (TGDs), linear TGDs, as well as disjunctive TGDs. The
characterizations employ natural model-theoretic properties, and
automata-theoretic properties sometimes, which thus provide powerful tools for
identifying the definability of domain knowledge for OMQA in these languages.
- Abstract(参考訳): 既存のルール言語はオントロジーによるクエリ応答(OMQA)で広く使われているオントロジー言語のファミリーである。
しかし、ほとんどの場合、プログラム表現力として知られるOMQAのドメイン知識を表現する表現力はまだ十分に理解されていない。
本稿では,タプル生成依存言語(tgd)や線形tgd,連結型tgdなど,いくつかの重要な存在規則言語のプログラム表現力に関する多くの新しい特徴付けについて述べる。
キャラクタリゼーションは自然モデル理論特性と時折オートマトン理論特性を使用し、これらの言語におけるOMQAのドメイン知識の定義可能性を特定する強力なツールを提供する。
関連論文リスト
- NLAS-multi: A Multilingual Corpus of Automatically Generated Natural
Language Argumentation Schemes [4.015890309289342]
本稿では,異なるトピックや言語における自然言語引数の自動生成のための効果的な方法論を提案する。
また、議論スキームの自動識別のための一組のソリッドベースラインと微調整モデルも提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T11:31:50Z) - ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge
Graph Reasoning [107.61997887260056]
そこで我々は,知識グラフ上の論理ルールをマイニングするための大規模言語モデルの力を解き放つ新しいフレームワークChatRuleを提案する。
具体的には、このフレームワークは、KGのセマンティック情報と構造情報の両方を活用するLLMベースのルールジェネレータで開始される。
生成されたルールを洗練させるために、ルールランキングモジュールは、既存のKGから事実を取り入れてルール品質を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T11:38:02Z) - Domain Specific Question Answering Over Knowledge Graphs Using Logical
Programming and Large Language Models [10.258158633354686]
我々のアプローチは古典論理型言語を大規模言語モデル(LLM)に統合する。
実験結果から,アノテートされた少数のデータを用いてトレーニングした場合でも,全ての質問に対して正解の正解を正確に同定できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T20:35:38Z) - Formal Specifications from Natural Language [3.1806743741013657]
本稿では,自然言語を複雑な意味を持つ形式仕様に翻訳する言語モデルについて検討する。
特に、構造化英語文からなる3つのデータセット上で、オフザシェルフ言語モデルを微調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-04T10:49:30Z) - Including Signed Languages in Natural Language Processing [48.62744923724317]
署名された言語は、聴覚障害者や難聴者のコミュニケーションの主な手段です。
このポジショニングペーパーは、NLPコミュニティに対して、社会的および科学的影響の高い研究領域として署名された言語を含めるよう求めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-11T17:37:55Z) - Infusing Finetuning with Semantic Dependencies [62.37697048781823]
シンタックスとは異なり、セマンティクスは今日の事前訓練モデルによって表面化されないことを示す。
次に、畳み込みグラフエンコーダを使用して、タスク固有の微調整にセマンティック解析を明示的に組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T01:27:24Z) - SIGTYP 2020 Shared Task: Prediction of Typological Features [78.95376120154083]
タイポロジーKBが広く採用されるのを妨げる大きな欠点は、人口が少ないことである。
類型的特徴は相互に相関することが多いため、それらを予測し、自動的に類型的KBを投入することができる。
全体として、このタスクは5つのチームから8つの応募を惹きつけた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-16T08:47:24Z) - Linguistic Typology Features from Text: Inferring the Sparse Features of
World Atlas of Language Structures [73.06435180872293]
我々は、バイト埋め込みと畳み込み層に基づく繰り返しニューラルネットワーク予測器を構築する。
様々な言語型の特徴を確実に予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T21:00:53Z) - Syn-QG: Syntactic and Shallow Semantic Rules for Question Generation [49.671882751569534]
我々は、宣言文を質問応答対に変換する透明な統語規則であるSynQGを開発した。
PropBankの引数記述とVerbNet状態述語を利用して、浅いセマンティックコンテンツを組み込む。
文法的不正確な質問を排除し,構文の流布性を改善するために,これらの構文規則のアウトプットを逆翻訳する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-18T19:57:39Z) - Model-theoretic Characterizations of Existential Rule Languages [9.845164265154832]
既存のルール、すなわちデータベースへの依存は、コンピュータ科学や人工知能で広く使われている重要な論理言語群である。
本稿では, 既存ルール言語(例えば, 分割型) 組み込み依存性, 依存関係の生成 (TGD) , フェデリアガード付きTGD, 線形TGDなど) について, モデル理論的特徴付けを行う。
これらの特徴付けの自然な応用として、上記の言語の書き換え可能性に関する複雑性境界も同定される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-23T17:29:18Z)
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。