論文の概要: Signature Entrenchment and Conceptual Changes in Automated Theory Repair
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08340v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 18:11:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-21 13:51:57.953164
- Title: Signature Entrenchment and Conceptual Changes in Automated Theory Repair
- Title（参考訳）: 自動理論修復におけるシグネチャ絡み込みと概念変化
- Authors: Xue Li and Alan Bundy and Eugene Philalithis
- Abstract要約: 論理的概念のメンバシップを修復するだけでなく、概念自体も修復する。
本研究では,データログ理論の署名におけるエンレンチメントを自動的に評価する手法を提案する。
このシグネチャエンレンチメントの測定は、概念的変化の妥当性のガイドを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3604762237253754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human beliefs change, but so do the concepts that underpin them. The recent
Abduction, Belief Revision and Conceptual Change (ABC) repair system combines
several methods from automated theory repair to expand, contract, or reform
logical structures representing conceptual knowledge in artificial agents. In
this paper we focus on conceptual change: repair not only of the membership of
logical concepts, such as what animals can fly, but also concepts themselves,
such that birds may be divided into flightless and flying birds, by changing
the signature of the logical theory used to represent them. We offer a method
for automatically evaluating entrenchment in the signature of a Datalog theory,
in order to constrain automated theory repair to succinct and intuitive
outcomes. Formally, signature entrenchment measures the inferential
contributions of every logical language element used to express conceptual
knowledge, i.e., predicates and the arguments, ranking possible repairs to
retain valuable logical concepts and reject redundant or implausible
alternatives. This quantitative measurement of signature entrenchment offers a
guide to the plausibility of conceptual changes, which we aim to contrast with
human judgements of concept entrenchment in future work.
- Abstract（参考訳）: 人間の信念は変わるが、それらを支える概念も変わる。
最近のAbduction, Belief Revision and Conceptual Change (ABC) 修復システムは、自動理論の修復から、人工エージェントにおける概念的知識を表す論理構造の拡大、契約、あるいは改革まで、いくつかの方法を組み合わせている。
本稿では, 動物が飛べるものなど, 論理的概念の帰属だけでなく, 鳥が飛べない鳥と飛べない鳥に分裂するような概念を, それらを表現する論理理論のシグネチャを変えることによって, 修復する, という概念変化に着目する。
自動理論修正を簡潔かつ直感的な結果に限定するために,データログ理論の署名における絡み合いを自動的に評価する手法を提案する。
正式には、シグネチャエントレンチメントは、概念知識、すなわち述語と引数を表現するのに使われるすべての論理言語要素の推論的な貢献を測定し、価値ある論理概念を保持し、冗長で意味のない代替案を拒絶する可能性のある修復をランク付けする。
このシグネチャエントレンチメントの定量的測定は、概念変化の可能性へのガイドを提供し、今後の作業における概念エントレンチの人間の判断と対比することを目的としています。
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