Fugu-MT 論文翻訳(概要): smProbLog: Stable Model Semantics in ProbLog for Probabilistic Argumentation

論文の概要: smProbLog: Stable Model Semantics in ProbLog for Probabilistic Argumentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00879v2
Date: Mon, 17 Apr 2023 09:21:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-18 20:16:43.158665
Title: smProbLog: Stable Model Semantics in ProbLog for Probabilistic Argumentation
Title（参考訳）: smproblog:確率的議論のためのproblogの安定モデルセマンティクス
Authors: Pietro Totis, Angelika Kimmig, Luc De Raedt
Abstract要約: 本稿では,確率論的論理プログラミング(PLP)のセマンティクスにおいて,確率論的議論フレームワークを表すプログラムが共通の仮定を満たさないことを示す。第二の貢献は、確率的事実の選択が論理的原子の真理割り当てを一意に決定しないプログラムのための新しいPLP意味論である。 3つ目のコントリビューションは、このセマンティクスをサポートするPLPシステムの実装である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.46250467634934
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Argumentation problems are concerned with determining the acceptability of a set of arguments from their relational structure. When the available information is uncertain, probabilistic argumentation frameworks provide modelling tools to account for it. The first contribution of this paper is a novel interpretation of probabilistic argumentation frameworks as probabilistic logic programs. Probabilistic logic programs are logic programs in which some of the facts are annotated with probabilities. We show that the programs representing probabilistic argumentation frameworks do not satisfy a common assumption in probabilistic logic programming (PLP) semantics, which is, that probabilistic facts fully capture the uncertainty in the domain under investigation. The second contribution of this paper is then a novel PLP semantics for programs where a choice of probabilistic facts does not uniquely determine the truth assignment of the logical atoms. The third contribution of this paper is the implementation of a PLP system supporting this semantics: smProbLog. smProbLog is a novel PLP framework based on the probabilistic logic programming language ProbLog. smProbLog supports many inference and learning tasks typical of PLP, which, together with our first contribution, provide novel reasoning tools for probabilistic argumentation. We evaluate our approach with experiments analyzing the computational cost of the proposed algorithms and their application to a dataset of argumentation problems.
Abstract（参考訳）: 議論問題は、それらの関係構造から一連の引数の受け入れ可能性を決定することに関係している。利用可能な情報が不確実な場合、確率論的議論フレームワークは、それを説明するモデリングツールを提供する。この論文の最初の貢献は、確率的議論フレームワークを確率的論理プログラムとして新しい解釈である。確率論理プログラム(probabilistic logic program)は、いくつかの事実に確率を付記した論理プログラムである。本稿では,確率論的論理プログラミング(PLP)のセマンティクスにおいて,確率論的議論フレームワークを表すプログラムが共通の前提を満たしていないことを示す。この論文の第二の貢献は、確率的事実の選択が論理原子の真理割り当てを一意に決定しないプログラムのための新しいPLP意味論である。本論文の3番目の貢献は,この意味論をサポートするplpシステムの実装であるsmproblogの実装である。 smProbLogは確率論理型プログラミング言語ProbLogをベースにした新しいPLPフレームワークである。 smproblogはplpの典型的な推論や学習タスクをサポートしており、私たちの最初の貢献とともに確率的議論のための新しい推論ツールを提供しています。本手法は,提案アルゴリズムの計算コストを解析し,議論問題のデータセットに適用する実験を用いて評価する。

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