論文の概要: A Fixpoint Characterization of Three-Valued Disjunctive Hybrid MKNF Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03087v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 10:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:59:19.195730
• Title: A Fixpoint Characterization of Three-Valued Disjunctive Hybrid MKNF Knowledge Bases
• Title（参考訳）: 3値混合mknf知識ベースにおける固定点特性
• Authors: Spencer Killen (University of Alberta), Jia-Huai You (University of Alberta)
• Abstract要約: 本稿では,3値のハイブリッドMKNF知識ベースを分割規則で反復的にキャプチャする演算子を用いて,頭部切断を利用する固定点構成を提案する。 この研究は、あるプログラムを、空の答えを持つ共役ハイブリッドMKNF知識ベースとして表現できるため、解離論理プログラムの部分安定モデルも取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The logic of hybrid MKNF (minimal knowledge and negation as failure) is a powerful knowledge representation language that elegantly pairs ASP (answer set programming) with ontologies. Disjunctive rules are a desirable extension to normal rule-based reasoning and typically semantic frameworks designed for normal knowledge bases need substantial restructuring to support disjunctive rules. Alternatively, one may lift characterizations of normal rules to support disjunctive rules by inducing a collection of normal knowledge bases, each with the same body and a single atom in its head. In this work, we refer to a set of such normal knowledge bases as a head-cut of a disjunctive knowledge base. The question arises as to whether the semantics of disjunctive hybrid MKNF knowledge bases can be characterized using fixpoint constructions with head-cuts. Earlier, we have shown that head-cuts can be paired with fixpoint operators to capture the two-valued MKNF models of disjunctive hybrid MKNF knowledge bases. Three-valued semantics extends two-valued semantics with the ability to express partial information. In this work, we present a fixpoint construction that leverages head-cuts using an operator that iteratively captures three-valued models of hybrid MKNF knowledge bases with disjunctive rules. This characterization also captures partial stable models of disjunctive logic programs since a program can be expressed as a disjunctive hybrid MKNF knowledge base with an empty ontology. We elaborate on a relationship between this characterization and approximators in AFT (approximation fixpoint theory) for normal hybrid MKNF knowledge bases.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドmknf(minimal knowledge and negation as failure)の論理は、asp(answer set programming)とオントロジーをエレガントに組み合わせた強力な知識表現言語である。 分断規則は、通常の規則に基づく推論の望ましい拡張であり、通常、通常の知識ベース向けに設計されたセマンティックフレームワークは、分断規則をサポートするために実質的な再構成を必要とする。 あるいは、同じ体と頭の中に1つの原子を持つ通常の知識ベースの集合を誘導することにより、分離規則を支持する正規規則の特徴付けを持ち上げることができる。 本研究では,このような正規知識ベースの集合を,連結知識ベースをヘッドカットとして言及する。 この問題は, 分岐型ハイブリッドMKNF知識ベースの意味論を, ヘッドカットを用いた固定点構成を用いて特徴付けることができるかという問題である。 従来我々は,頭部切断を固定点演算子と組み合わせて,2値のMKNFモデルとハイブリッドなMKNF知識ベースを捉えることができた。 3値セマンティクスは2値セマンティクスを拡張し、部分的な情報を表現できる。 本研究では,ハイブリッドMKNF知識ベースを3値のモデルに分割規則で反復的にキャプチャする演算子を用いて,頭部切断を利用した固定点構成を提案する。 この特徴付けはまた、プログラムが空のオントロジーを持つ共役ハイブリッドMKNF知識ベースとして表現できるため、解離論理プログラムの部分安定モデルも取得する。 通常のハイブリッドMKNF知識ベースに対する AFT (approximation fixpoint theory) におけるこの特徴と近似との関係について詳しく述べる。

関連論文リスト

• On the Foundations of Conflict-Driven Solving for Hybrid MKNF Knowledge Bases [1.6424391774944478]
  本稿では,HMKNF-KBの競合駆動型解法に必要な理論的基盤について検討する。 これは、MKNFモデルの満足度を特徴付ける、完了式とループ公式のセットを定義する。 これは一組のノーグッドの基底を形成し、結果としてコンフリクト駆動のソルバのバックボーンとして使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T01:13:02Z)
• A Knowledge-Injected Curriculum Pretraining Framework for Question Answering [70.13026036388794]
  本稿では,知識に基づく質問応答タスクの総合的なKG学習と活用を実現するための一般知識注入型カリキュラム事前学習フレームワーク(KICP)を提案する。 KIモジュールはまずKG中心の事前学習コーパスを生成してLMに知識を注入し、プロセスを3つの重要なステップに一般化する。 KAモジュールは、アダプタを備えたLMで生成されたコーパスから知識を学習し、元の自然言語理解能力を維持できる。 CRモジュールは人間の推論パターンに従って3つのコーパスを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:42:03Z)
• 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)
• Eliminating Unintended Stable Fixpoints for Hybrid Reasoning Systems [5.208405959764274]
  本稿では,AFTに類似した手法を導入し,事前計算した上界を利用して意味をより正確に把握する手法を提案する。 我々は、最先端の近似器を拡張することで、MKNF(最小限の知識と失敗を否定する)の知識ベースへのフレームワークの適用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T01:08:15Z)
• Learning Symbolic Rules for Reasoning in Quasi-Natural Language [74.96601852906328]
  我々は,ルールを手作業で構築することなく,自然言語入力で推論できるルールベースシステムを構築した。 本稿では,形式論理文と自然言語文の両方を表現可能な"Quasi-Natural"言語であるMetaQNLを提案する。 提案手法は,複数の推論ベンチマークにおける最先端の精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T17:49:00Z)
• LNN-EL: A Neuro-Symbolic Approach to Short-text Entity Linking [62.634516517844496]
  本稿では,解釈可能なルールとニューラルネットワークの性能を併用したニューラルシンボリックアプローチであるLNN-ELを提案する。 ルールの使用に制約があるにもかかわらず、LNN-ELはSotAのブラックボックスニューラルアプローチと競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T20:22:45Z)
• Alternating Fixpoint Operator for Hybrid MKNF Knowledge Bases as an Approximator of AFT [10.843231120912757]
  我々は、KnorrらによるハイブリッドMKNF知識ベースのためのよく確立されたセマンティクスの研究が、事実、AFTの擬似近似であることを示した。 これらの知識ベースに対する近似器の改良について,Knorr et al. の構成から定式化されたものよりも,最も安定した固定点が情報豊かであることを示す。 この研究は AFT の拡張の上に構築され、誘導された製品ビラティキにおける一貫性と一貫性のないペアをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-24T02:32:51Z)
• Unfounded Sets for Disjunctive Hybrid MKNF Knowledge Bases [0.0]
  分散ハイブリッドMKNF知識ベースとASPは、推論タスクの複雑さを増大させることなく拡張する場合もある。 解離的ハイブリッドMKNF知識ベースを解く唯一の方法は、推測と検証に基づいている。 これらの知識ベースに対する根拠のない集合の概念を形式化し、下限を特定し、これらを解法にどのように統合するかを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T20:44:42Z)
• Knowledge-enriched, Type-constrained and Grammar-guided Question Generation over Knowledge Bases [20.412744079015475]
  知識ベース上の質問生成(KBQG)は、サブグラフに関する自然言語の質問を生成することを目的としている。 現在のエンコーダデコーダベースの手法、特に小さなサブグラフでは、大きな課題が2つ残っている。 我々は、KTGという、知識に富んだ、型に制約のある、文法に制約のあるKBQGモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T04:49:48Z)
• BoxE: A Box Embedding Model for Knowledge Base Completion [53.57588201197374]
  知識ベース補完(KBC)は、知識ベース(KB)に存在する情報を活用することにより、行方不明な事実を自動的に推測することを目的とする。 既存の埋め込みモデルは、以下の制限の少なくとも1つに該当する。 BoxEは、エンティティをポイントとして、関係をハイパー矩形(またはボックス)の集合として埋め込む
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T09:40:49Z)
• On the Role of Conceptualization in Commonsense Knowledge Graph Construction [59.39512925793171]
  アトミックやASERのような常識知識グラフ(CKG)は、従来のKGと大きく異なる。 本稿では, CKG の概念化手法を紹介し, テキストに記述されたエンティティを特定の概念のインスタンスとみなすか, あるいはその逆を例に紹介する。 提案手法は, 可塑性三重項を効果的に同定し, 新たなノードの3重項と, 多様性と新規性の両端項によってKGを拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T14:35:20Z)

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。