論文の概要: Abstract argumentation and answer set programming: two faces of Nelson's logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14405v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 22:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 16:39:50.399820
• Title: Abstract argumentation and answer set programming: two faces of Nelson's logic
• Title（参考訳）: 抽象的議論と解集合プログラミング:ネルソンの論理の2つの面
• Authors: Jorge Fandinno and Luis Fari\~nas del Cerro
• Abstract要約: 論理プログラミングと抽象論証フレームワークの両方がネルソンの構成論理N4で解釈可能であることを示す。 我々は、この論理において、非矛盾推論(non-contradictory inference)と呼ばれる2つの原則を定式化し、閉世界仮定を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.513733974830771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we show that both logic programming and abstract argumentation frameworks can be interpreted in terms of Nelson's constructive logic N4. We do so by formalizing, in this logic, two principles that we call non-contradictory inference and strengthened closed world assumption: the first states that no belief can be held based on contradictory evidence while the latter forces both unknown and contradictory evidence to be regarded as false. Using these principles, both logic programming and abstract argumentation frameworks are translated into constructive logic in a modular way and using the object language. Logic programming implication and abstract argumentation supports become, in the translation, a new implication connective following the non-contradictory inference principle. Attacks are then represented by combining this new implication with strong negation. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,論理プログラミングフレームワークと抽象的議論フレームワークの両方をネルソンのコンストラクティブ論理 n4 を用いて解釈可能であることを示す。 我々は、この論理学において、矛盾しない推論(non-contradictory inference)と強化された閉世界仮定(stronged closed world assumption)と呼ばれる2つの原則を定式化することによって、そうする: 第一の主張は、矛盾する証拠に基づいては信頼できないが、後者は未知の証拠と矛盾する証拠の両方を虚偽と見なすように強制する。 これらの原則を用いることで、論理プログラミングと抽象的議論のフレームワークはモジュラーな方法で構成論理に変換され、オブジェクト言語を使用する。 論理プログラミングの含意と抽象的議論は、翻訳において、非矛盾推論原理に従う新しい含意結合体となる。 攻撃は、この新しい意味と強い否定を組み合わせることで表現される。 論理プログラミングの理論と実践(tplp)における考察。

関連論文リスト

• Inference of Abstraction for Grounded Predicate Logic [0.0]
  AIにおける重要なオープンな疑問は、シンプルで自然な原理によって、機械が基底記号で意味のある抽象化を論理的に論理的に行うことができるかである。 本稿では,確率論的推論とデータ上の述語的推論を組み合わせ,概念的に新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:07:34Z)
• Dialogue-based Explanations for Logical Reasoning using Structured Argumentation [0.06138671548064355]
  我々は、最先端技術の構造的弱点を特定し、これらの問題に対処するための一般的な議論に基づくアプローチを提案する。 我々の研究は、問合せ応答を計算し、説明するための弁証法として対話モデルを提供する。 これにより、既存の説明形式よりも表現的かつ直感的な弁証的証明木を説明として構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T22:26:18Z)
• Aristotle: Mastering Logical Reasoning with A Logic-Complete Decompose-Search-Resolve Framework [93.59256448185954]
  本稿では論理完全推論フレームワークであるAristotleについて,論理解法,論理解法,論理解法,論理解法の3つの主要なコンポーネントを提案する。 本フレームワークでは,記号表現と論理規則を総合的に推論プロセスに統合する。 いくつかのデータセットの実験結果は、Aristotleが最先端の推論フレームワークを精度と効率の両方で一貫して上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T10:14:09Z)
• Towards Generalizable and Faithful Logic Reasoning over Natural Language via Resolution Refutation [24.584926992534346]
  本稿では,GFaiR(Generalizable and Faithful Reasoner)という新しいフレームワークを提案する。 解法の難解化は、推論規則を拡張し、矛盾による証明の原理を採用することによって、全ての一階論理推論問題を解く能力を持つ。 我々のシステムは、単純なシナリオでパフォーマンスを維持しながら、複雑なシナリオで最先端のパフォーマンスを達成することで、これまでの作業より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T06:28:44Z)
• Chain of Logic: Rule-Based Reasoning with Large Language Models [10.017812995997753]
  ルールベースの推論は、一連の事実にルールを正確に適用することで、結論を引き出すことができます。 そこで本研究では, 論理の連鎖という, 論理の分解と再構成を通じて規則に基づく推論を導く新しいプロンプト手法を提案する。 我々は、LegalBenchベンチマークから3つの異なる構成規則を含む8つのルールベースの推論タスクにおける論理の連鎖を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T01:54:43Z)
• Language Models can be Logical Solvers [99.40649402395725]
  論理解法の推論過程を直接エミュレートする新しい言語モデルであるLoGiPTを導入する。 LoGiPTは、導出的ソルバの見えない推論過程を明らかにして精錬することから導かれる、新しく構築された命令チューニングデータセットに基づいて微調整される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T16:23:50Z)
• Modeling Hierarchical Reasoning Chains by Linking Discourse Units and Key Phrases for Reading Comprehension [80.99865844249106]
  本稿では,論理的推論の基盤として,対話レベルと単語レベルの両方の文脈を扱う総合グラフネットワーク(HGN)を提案する。 具体的には、ノードレベルの関係とタイプレベルの関係は、推論過程におけるブリッジと解釈できるが、階層的な相互作用機構によってモデル化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T07:34:27Z)
• Argumentative Characterizations of (Extended) Disjunctive Logic Programs [2.055949720959582]
  仮定に基づく議論は、通常の論理プログラムだけでなく、解法論理プログラムとその拡張も表現できることを示す。 議論フレームワークの中核となるロジックが尊重すべき解離の推論ルールについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T14:01:38Z)
• MetaLogic: Logical Reasoning Explanations with Fine-Grained Structure [129.8481568648651]
  複雑な実生活シナリオにおけるモデルの論理的推論能力を調べるためのベンチマークを提案する。 推論のマルチホップ連鎖に基づいて、説明形式は3つの主成分を含む。 この新たな説明形式を用いて,現在のベストモデルの性能を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T16:01:13Z)
• Discourse-Aware Graph Networks for Textual Logical Reasoning [142.0097357999134]
  パッセージレベルの論理関係は命題単位間の係り合いまたは矛盾を表す(例、結論文) 論理的推論QAを解くための論理構造制約モデリングを提案し、談話対応グラフネットワーク(DAGN)を導入する。 ネットワークはまず、インラインの談話接続とジェネリック論理理論を利用した論理グラフを構築し、その後、エッジ推論機構を用いて論理関係を進化させ、グラフ機能を更新することで論理表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:38:49Z)
• Logical Neural Networks [51.46602187496816]
  ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。 すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。 推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:55:45Z)

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。