論文の概要: Chasing Streams with Existential Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02220v1
• Date: Wed, 4 May 2022 17:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 15:16:45.715137
• Title: Chasing Streams with Existential Rules
• Title（参考訳）: 存在規則でストリームを追いかける
• Authors: Jacopo Urbani, Markus Kr\"otzsch, Thomas Eiter
• Abstract要約: データストリーム上でクエリ応答を行うために,既存のルールによる推論について検討する。 ルールベースのストリーム推論のフレームワークであるLARSを拡張して、既存のルールをサポートします。 本稿では,LARSを実存規則のセマンティックス保存集合に変換する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.660026838228625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study reasoning with existential rules to perform query answering over streams of data. On static databases, this problem has been widely studied, but its extension to rapidly changing data has not yet been considered. To bridge this gap, we extend LARS, a well-known framework for rule-based stream reasoning, to support existential rules. For that, we show how to translate LARS with existentials into a semantics-preserving set of existential rules. As query answering with such rules is undecidable in general, we describe how to leverage the temporal nature of streams and present suitable notions of acyclicity that ensure decidability.
• Abstract（参考訳）: データストリーム上でクエリ応答を行うために,既存のルールによる推論について検討する。 静的データベースでは、この問題は広く研究されているが、急速に変化するデータへの拡張はまだ検討されていない。 このギャップを埋めるために、ルールベースのストリーム推論のためのよく知られたフレームワークであるLARSを拡張し、既存のルールをサポートする。 そのために,larsを存在規則に翻訳する方法を,存在規則のセマンティクス保存セットに変換する。 このような規則で応答するクエリは一般に決定不可能であるので、ストリームの時間的性質をどのように活用するか、決定可能性を保証するための非循環の概念を示す。

関連論文リスト

• Symbolic Working Memory Enhances Language Models for Complex Rule Application [87.34281749422756]
  大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論性能を示しているが、多段階の推論に苦慮している。 本稿では,外部ワーキングメモリを用いたLLMの拡張と,ルール適用のためのニューロシンボリックフレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,LLMベースのルール実装とシンボリックルールグラウンディングを反復的に実施する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T19:11:54Z)
• Conformance Checking of Fuzzy Logs against Declarative Temporal Specifications [22.272099472568893]
  本稿では,ファジィ事象データが宣言的時間規則に適合するかどうかをDeclareパターンとして検討する。 これは、各瞬間に1つのアクティビティのみが実行されるという仮定を緩める必要がある。 PyTorch Pythonライブラリに基づいた概念実証,効率的な実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T20:38:57Z)
• Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.34281749422756]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。 しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。 本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T03:38:51Z)
• Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table Understanding [79.9461269253121]
  そこで我々は、中間思考のプロキシとして、図表データを推論チェーンで明示的に使用するChain-of-Tableフレームワークを提案する。 Chain-of-TableはWikiTQ、FeTaQA、TabFactベンチマークで最新のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T07:46:26Z)
• 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)
• Mitigating Catastrophic Forgetting in Task-Incremental Continual Learning with Adaptive Classification Criterion [50.03041373044267]
  本稿では,継続的学習のための適応型分類基準を用いた教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。 実験により, CFLは最先端の性能を達成し, 分類基準に比べて克服する能力が強いことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T19:22:40Z)
• On the Foundations of Cycles in Bayesian Networks [4.312746668772342]
  本稿では,サイクルフリー設定を包括的かつ保守的に拡張したサイクリックBNのセマンティクスに関する基礎的研究を行う。 まず, BN上の完全関節分布の要件を局所的条件付き確率と独立性に整合させる制約に基づく意味論を提案する。 第二に、無限展開アプローチを形式化する2種類の極限意味論を導入し、マルコフ連鎖の構成によって計算可能であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T14:40:17Z)
• Answering Fuzzy Queries over Fuzzy DL-Lite Ontologies [0.2741266294612776]
  ファジィDL-Liteにおける接続クエリとしきい値クエリに応答する問題について検討する。 idemdent G"odel t-norm に対して、古典的ケースへの還元に基づく効果的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T10:45:54Z)
• Parallelisable Existential Rules: a Story of Pieces [2.20439695290991]
  実存則の並列化可能な集合を導入し、任意のインスタンスから単一の幅優先のステップでチェイスを計算できる。 並列化可能な規則集合は、追跡のために有界かつ新しいルールのクラスに属するような規則集合であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T13:09:14Z)
• Learning Implicitly with Noisy Data in Linear Arithmetic [94.66549436482306]
  PAC-セマンティックスにおける暗黙学習を拡張し、線形算術の言語における間隔としきい値の不確実性を扱う。 最適線形プログラミング対象制約の学習に対する我々の暗黙的アプローチは、実際的な明示的アプローチよりも著しく優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T19:08:46Z)
• Fixed Point Semantics for Stream Reasoning [0.0]
  ストリーム推論は、AIコミュニティ内の研究領域として現れ、多くの潜在的な応用が期待されている。 非単調なストリーム推論のための規則に基づく形式主義とLARSは、解集合のセマンティクスに基づいて導入された。 我々の意味論は、答え集合がボトムアップから導出可能であり、円形の正当性を含まないという意味で健全で構成的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-17T22:25:24Z)

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。