論文の概要: Avoiding Pragmatic Oddity: A Bottom-up Defeasible Deontic Logic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04553v1
- Date: Fri, 9 Sep 2022 23:14:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 13:44:08.256160
- Title: Avoiding Pragmatic Oddity: A Bottom-up Defeasible Deontic Logic
- Title（参考訳）: Pragmatic Oddityを避ける - ボトムアップで定義可能なデオン論理
- Authors: Guido Governatori, Silvano Colombo Tosatto and Antonino Rotolo
- Abstract要約: 本稿では,実用性の問題に対処するため,Dedeasible Deontic Logicの拡張を提案する。
Pragmatic Oddity問題は、CTD推論の一般的な論理的処理の中で解決されなければならない; 2)非単調法はCTD推論を扱うために適用されなければならない; 3)CTD推論の論理モデルは計算可能で、可能であれば効率的でなければならない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.160208922584163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents an extension of Defeasible Deontic Logic to deal with the
Pragmatic Oddity problem. The logic applies three general principles: (1) the
Pragmatic Oddity problem must be solved within a general logical treatment of
CTD reasoning; (2) non-monotonic methods must be adopted to handle CTD
reasoning; (3) logical models of CTD reasoning must be computationally feasible
and, if possible, efficient. The proposed extension of Defeasible Deontic Logic
elaborates a preliminary version of the model proposed by Governatori and
Rotolo (2019). The previous solution was based on particular characteristics of
the (constructive, top-down) proof theory of the logic. However, that method
introduces some degree of non-determinism. To avoid the problem, we provide a
bottom-up characterisation of the logic. The new characterisation offers
insights for the efficient implementation of the logic and allows us to
establish the computational complexity of the problem.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実用性の問題に対処するため,Dedeasible Deontic Logicの拡張を提案する。
Pragmatic Oddity問題は、CTD推論の一般的な論理的処理の中で解決されなければならない; 2)非単調法はCTD推論を扱うために適用されなければならない; 3)CTD推論の論理モデルは計算可能で、可能であれば効率的でなければならない。
defeasible deontic logicの提案された拡張は、governatori and rotolo (2019) によって提案されたモデルの予備バージョンを詳述している。
以前の解は論理学の(構成的、トップダウンな)証明理論の特徴に基づいている。
しかし、この方法はある程度の非決定性をもたらす。
この問題を回避するために,論理のボトムアップ特性を提供する。
新しい特徴付けは、論理の効率的な実装に関する洞察を与え、問題の計算複雑性を確立することを可能にする。
関連論文リスト
- Towards Propositional KLM-Style Defeasible Standpoint Logics [3.8097021295196414]
本稿では,Defeasible Restricted Standpoint Logic (DRSL) の論理体系を導入し,その構文と意味を定義した。
具体的には、ランク付けされた解釈と視点構造を統合し、それぞれ命題的KLMと命題的視点論理のセマンティクスを提供する。
提案するKLM症例からDRSL症例まで, 有理的閉鎖の非単調な包含関係を拡張した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T18:07:03Z) - 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) - 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) - An elementary belief function logic [6.091096843566857]
可能性と必要性の尺度、信念と妥当性の関数と不正確な確率の双対性は、モーダル論理と共通の特徴を共有している。
本稿では,MEL上にLukasiewicz論理を追加することにより,より単純な信念関数論理を考案できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T10:39:18Z) - Non-Deterministic Approximation Fixpoint Theory and Its Application in
Disjunctive Logic Programming [11.215352918313577]
近似不動点理論(英: Approximation Fixpoint theory)は、非単調論理の意味論を研究するための枠組みである。
AFTは、不確定な情報を扱うことができる非決定論的構造を扱うよう拡張する。
この一般化の適用性と有用性は、解法論理プログラミングの文脈で説明される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-30T18:58:32Z) - 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 Credal Networks [87.25387518070411]
本稿では,論理と確率を組み合わせた先行モデルの多くを一般化した表現的確率論的論理である論理的クレダルネットワークを紹介する。
本稿では,不確実性のあるマスターミンドゲームを解くこと,クレジットカード詐欺を検出することを含む,最大後部推論タスクの性能について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-25T00:00:47Z) - 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) - From Checking to Inference: Actual Causality Computations as
Optimization Problems [79.87179017975235]
本稿では、最適化問題として二元非巡回モデルよりも、因果推論の異なる概念を定式化するための新しいアプローチを提案する。
8000ドル以上の変数を持つモデルを用いて,MaxSAT が ILP を上回り,数秒単位でチェック処理を行う場合が多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T10:56:52Z)
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。