論文の概要: Ontological Reasoning over Shy and Warded Datalog$+/-$ for
Streaming-based Architectures (technical report)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12236v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 23:27:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 02:45:54.804582
- Title: Ontological Reasoning over Shy and Warded Datalog$+/-$ for
Streaming-based Architectures (technical report)
- Title(参考訳): ストリーミング型アーキテクチャのためのShyおよびWarded Datalog$+/$に関するオントロジー推論(技術報告)
- Authors: Teodoro Baldazzi, Luigi Bellomarini, Marco Favorito, Emanuel Sallinger
- Abstract要約: データログベースの存在論的推論システムは、しばしばDatalog$ +/-$という集合名の下で共有される言語を採用する。
本稿では,ShyとWarded Datalog$+/-$という,非常に有望で表現力豊かな2つの言語に焦点を当てる。
理論的基盤を利用して、ストリーミングベースのアーキテクチャにおいて特に効率的な推論に適合する、新しい推論技術、技術的には「分岐変種」を導入する。
次に、実環境設定上のオントロジ推論タスクを効率的に解決するために、参照ストリーミングベースのエンジンであるVadalogでそれらを実装します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.689509223124273
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years witnessed a rising interest towards Datalog-based ontological
reasoning systems, both in academia and industry. These systems adopt
languages, often shared under the collective name of Datalog$+/-$, that extend
Datalog with the essential feature of existential quantification, while
introducing syntactic limitations to sustain reasoning decidability and achieve
a good trade-off between expressive power and computational complexity. From an
implementation perspective, modern reasoners borrow the vast experience of the
database community in developing streaming-based data processing systems, such
as volcano-iterator architectures, that sustain a limited memory footprint and
good scalability. In this paper, we focus on two extremely promising,
expressive, and tractable languages, namely, Shy and Warded Datalog$+/-$. We
leverage their theoretical underpinnings to introduce novel reasoning
techniques, technically, "chase variants", that are particularly fit for
efficient reasoning in streaming-based architectures. We then implement them in
Vadalog, our reference streaming-based engine, to efficiently solve ontological
reasoning tasks over real-world settings.
- Abstract(参考訳): 近年、学界と産業の両方において、データログに基づくオントロジ推論システムへの関心が高まっている。
これらのシステムは、しばしばdatalog$+/-$の集団名で共有される言語を採用し、存在量化の本質的な特徴でdatalogを拡張する一方で、推論決定可能性を維持するための構文的制限を導入し、表現力と計算複雑性の間の良好なトレードオフを達成する。
実装の観点からは、現代の推論者は、限られたメモリフットプリントと優れたスケーラビリティを維持できる火山イテレータアーキテクチャのようなストリーミングベースのデータ処理システムの開発において、データベースコミュニティの膨大な経験を借りている。
本稿では,非常に有望で表現力に富み,扱いやすい2つの言語,すなわち shy と warded datalog$+/-$ に焦点を当てる。
理論的基盤を利用して、ストリーミングベースのアーキテクチャにおいて特に効率的な推論に適合する、新しい推論技術、技術的には「分岐変種」を導入する。
次に、実環境設定上のオントロジ推論タスクを効率的に解決するために、参照ストリーミングベースのエンジンであるVadalogでそれらを実装します。
関連論文リスト
- Adaptive Message Passing: A General Framework to Mitigate Oversmoothing, Oversquashing, and Underreaching [23.487431014596556]
長距離相互作用は、多くの科学分野における複雑なシステムの正しい記述に不可欠である。
ほとんどのディープグラフネットワークは、(同期)メッセージパッシングの固有の制限のため、実際には長距離依存をモデル化できません。
この研究は、これらの制限を緩和する一般的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T12:49:27Z) - Log Parsing Evaluation in the Era of Modern Software Systems [47.370291246632114]
自動ログ分析、ログ解析は、ログから洞察を導き出すための前提条件である。
本研究は,ログ解析分野の問題点,特に異種実世界のログ処理における非効率性を明らかにする。
本稿では,企業コンテキストにおけるログ解析性能を推定するツールであるLogchimeraを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T14:19:22Z) - Visual Chain of Thought: Bridging Logical Gaps with Multimodal
Infillings [61.04460792203266]
本稿では, 逐次データ内の論理的ギャップを埋めるために, 視覚言語による接地を促進させる, チェーン・オブ・シントを利用する新しい手法であるVCoTを紹介する。
本手法は,下流タスクの論理的ギャップを低減するために,一貫した情報と新しい情報を加える合成マルチモーダル埋め込みを生成するために視覚誘導を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T17:58:29Z) - ConvFinQA: Exploring the Chain of Numerical Reasoning in Conversational
Finance Question Answering [70.6359636116848]
本稿では,対話型質問応答における数値推論の連鎖を研究するために,新しい大規模データセットConvFinQAを提案する。
我々のデータセットは、現実世界の会話において、長距離で複雑な数値推論パスをモデル化する上で大きな課題となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T23:48:50Z) - On the Relationship between Shy and Warded Datalog+/- [3.4696964555947694]
DatalogEは、存在量化によるDatalogの拡張である。
知識グラフの現代的な応用に適しているが、そのような言語に対するクエリ応答(QA)は一般には決定不可能であることが知られている。
異なる断片が出現し、表現力とQAの計算複雑性のバランスをとるDatalogEに構文的制限が導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-13T11:24:22Z) - MeTeoR: Practical Reasoning in Datalog with Metric Temporal Operators [12.145849273069627]
本稿では,物質化(前方連鎖)とオートマトンに基づく手法を組み合わせたDatalogMTLの実用的な推論手法を提案する。
MeTeoRは、複雑な時間的ルールを推論し、数百万の時間的事実のデータセットを含むスケーラブルなシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-12T17:46:18Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T14:45:37Z) - iWarded: A System for Benchmarking Datalog+/- Reasoning (technical
report) [0.0]
iWardedは、非常に大きく、複雑で、現実的な推論設定を生成するシステムです。
我々は,iWardedシステムと,有効シナリオを生成するための新しい理論結果のセットを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T17:56:46Z) - Robust and Transferable Anomaly Detection in Log Data using Pre-Trained
Language Models [59.04636530383049]
クラウドのような大規模コンピュータシステムにおける異常や障害は、多くのユーザに影響を与える。
システム情報の主要なトラブルシューティングソースとして,ログデータの異常検出のためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T09:17:05Z) - Generative Counterfactuals for Neural Networks via Attribute-Informed
Perturbation [51.29486247405601]
AIP(Attribute-Informed Perturbation)の提案により,生データインスタンスの反事実を生成するフレームワークを設計する。
異なる属性を条件とした生成モデルを利用することで、所望のラベルとの反事実を効果的かつ効率的に得ることができる。
実世界のテキストや画像に対する実験結果から, 設計したフレームワークの有効性, サンプル品質, および効率が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T08:37:13Z)
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。