論文の概要: Natlog: Embedding Logic Programming into the Python Deep-Learning Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15890v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 09:05:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:04:03.045745
• Title: Natlog: Embedding Logic Programming into the Python Deep-Learning Ecosystem
• Title（参考訳）: Natlog:Pythonのディープラーニングエコシステムにロジックプログラミングを組み込む
• Authors: Paul Tarau (University of North Texas)
• Abstract要約: 等価言語構造とデータ型の間の高レベルな相互作用パターンを両面に設計する。 JAX や Pytorch パイプラインのオーケストレータや DCG 駆動 GPT3 や DALL.E のプロンプトジェネレータとして動作する Natlog アプリによる設計の有効性を示す。 Keyphrases: Pythonエコシステムへのロジックプログラミングの埋め込み、ハイレベルなパラダイム間データ交換、ロジックエンジンとのコルーチン化、ロジックベースのニューロシンボリックコンピューティング、大規模言語モデルのためのプロンプトジェネレータとしてのロジック文法、ロジックベースのニューラルネットワーク構成とトレーニング。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Driven by expressiveness commonalities of Python and our Python-based embedded logic-based language Natlog, we design high-level interaction patterns between equivalent language constructs and data types on the two sides. By directly connecting generators and backtracking, nested tuples and terms, coroutines and first-class logic engines, reflection and meta-interpretation, we enable logic-based language constructs to access the full power of the Python ecosystem. We show the effectiveness of our design via Natlog apps working as orchestrators for JAX and Pytorch pipelines and as DCG-driven GPT3 and DALL.E prompt generators. Keyphrases: embedding of logic programming in the Python ecosystem, high-level inter-paradigm data exchanges, coroutining with logic engines, logic-based neuro-symbolic computing, logic grammars as prompt-generators for Large Language Models, logic-based neural network configuration and training.
• Abstract（参考訳）: PythonとPythonベースの組み込みロジックベースの言語Natlogの表現力の共通性によって駆動され、等価言語の構造とデータ型の間の高レベルな相互作用パターンを設計します。 ジェネレータとバックトラック,ネストしたタプルと用語,コルーチンと一級論理エンジン,リフレクションとメタ解釈を直接接続することで,ロジックベースの言語構造がPythonエコシステムの全パワーにアクセスできるようになる。 JAX や Pytorch パイプラインのオーケストレータとして動作し,DCG 駆動 GPT3 や DALL.E のプロンプトジェネレータとして動作する Natlog アプリによる設計の有効性を示す。 Keyphrases: Pythonエコシステムへのロジックプログラミングの埋め込み、ハイレベルなパラダイム間データ交換、ロジックエンジンとのコルーチン化、ロジックベースのニューロシンボリックコンピューティング、大規模言語モデルのためのプロンプトジェネレータとしてのロジック文法、ロジックベースのニューラルネットワーク構成とトレーニング。

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