論文の概要: Parallel Neurosymbolic Integration with Concordia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00480v2
- Date: Wed, 14 Jun 2023 14:25:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-17 00:20:58.468735
- Title: Parallel Neurosymbolic Integration with Concordia
- Title（参考訳）: Concordiaによる並列神経シンボル統合
- Authors: Jonathan Feldstein, Modestas Jur\v{c}ius, Efthymia Tsamoura
- Abstract要約: 先行技術の限界を克服するフレームワークであるConcordiaを提示する。
我々のフレームワークは、両方のコンポーネントの教師なしトレーニングと神経コンポーネントの教師なしトレーニングをサポートすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.317624228510748
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Parallel neurosymbolic architectures have been applied effectively in NLP by
distilling knowledge from a logic theory into a deep model.However, prior art
faces several limitations including supporting restricted forms of logic
theories and relying on the assumption of independence between the logic and
the deep network. We present Concordia, a framework overcoming the limitations
of prior art. Concordia is agnostic both to the deep network and the logic
theory offering support for a wide range of probabilistic theories. Our
framework can support supervised training of both components and unsupervised
training of the neural component. Concordia has been successfully applied to
tasks beyond NLP and data classification, improving the accuracy of
state-of-the-art on collective activity detection, entity linking and
recommendation tasks.
- Abstract（参考訳）: 並列型ニューロシンボリックアーキテクチャは論理理論からの知識を深層モデルに蒸留することでNLPに効果的に適用されているが、従来の技術は制限された論理理論をサポートし、論理と深層ネットワークの独立性の仮定に依存するなど、いくつかの制限に直面している。
先行技術の限界を克服するフレームワークであるConcordiaを提示する。
コンコルディアはディープネットワークと論理理論の両方に非依存であり、幅広い確率論的理論を支持する。
我々のフレームワークは、両方のコンポーネントの教師なしトレーニングと神経コンポーネントの教師なしトレーニングをサポートすることができる。
コンコーディアはNLPやデータ分類以外のタスクに適用され、集団活動の検出、エンティティリンク、レコメンデーションタスクにおける最先端の精度を向上させる。
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