論文の概要: Bottom-Up Grounding in the Probabilistic Logic Programming System Fusemate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18924v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 06:17:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 16:56:26.302577
• Title: Bottom-Up Grounding in the Probabilistic Logic Programming System Fusemate
• Title（参考訳）: 確率論理プログラミングシステムfusemateにおけるボトムアップグラウンド
• Authors: Peter Baumgartner, Elena Tartaglia
• Abstract要約: フーセメイトの推論エンジンは、グラウンディング成分と確率的推論のための可変除去方法とを含む。 提案手法は,マルコフモデルのような「時間」を含む例で詳細に提示し,実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Fusemate probabilistic logic programming system. Fusemate's inference engine comprises a grounding component and a variable elimination method for probabilistic inference. Fusemate differs from most other systems by grounding the program in a bottom-up way instead of the common top-down way. While bottom-up grounding is attractive for a number of reasons, e.g., for dynamically creating distributions of varying support sizes, it makes it harder to control the amount of ground clauses generated. We address this problem by interleaving grounding with a query-guided relevance test which prunes rules whose bodies are inconsistent with the query. We present our method in detail and demonstrate it with examples that involve "time", such as (hidden) Markov models. Our experiments demonstrate competitive or better performance compared to a state-of-the art probabilistic logic programming system, in particular for high branching problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Fusemate確率論理プログラミングシステムを紹介する。 fusemateの推論エンジンは、確率的推論のための接地成分と変数除去方法を含む。 Fusemateは他のシステムと異なり、一般的なトップダウン方式ではなくボトムアップ方式でプログラムを基盤にしている。 ボトムアップのグラウンドングは、様々なサポートサイズの分布を動的に生成するなど、いくつかの理由から魅力的だが、グラウンド節の生成量を制御するのが難しくなる。 本稿では,クエリに不整合な規則を呈示するクエリ誘導関連テストと接点を交互に行うことで,この問題に対処する。 本手法を詳細に紹介し,(隠れ)マルコフモデルのような"時間"を伴う例を示す。 本実験は,最先端の確率論理プログラミングシステム,特に高分岐問題と比較して,競合性や優れた性能を示す。

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