論文の概要: Sandra -- A Neuro-Symbolic Reasoner Based On Descriptions And Situations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00591v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 13:37:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 15:10:57.734185
- Title: Sandra -- A Neuro-Symbolic Reasoner Based On Descriptions And Situations
- Title（参考訳）: Sandra - 説明と状況に基づくニューロシンボリックな共振器
- Authors: Nicolas Lazzari, Stefano De Giorgis, Aldo Gangemi, Valentina Presutti
- Abstract要約: サンドラ(Sandra)は、ベクトル表現と導出的推論を組み合わせた神経象徴的推論である。
SandraはDnS(Description and situation)オントロジー設計パターンに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5498250598583487
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents sandra, a neuro-symbolic reasoner combining vectorial
representations with deductive reasoning. Sandra builds a vector space
constrained by an ontology and performs reasoning over it. The geometric nature
of the reasoner allows its combination with neural networks, bridging the gap
with symbolic knowledge representations. Sandra is based on the Description and
Situation (DnS) ontology design pattern, a formalization of frame semantics.
Given a set of facts (a situation) it allows to infer all possible perspectives
(descriptions) that can provide a plausible interpretation for it, even in
presence of incomplete information. We prove that our method is correct with
respect to the DnS model. We experiment with two different tasks and their
standard benchmarks, demonstrating that, without increasing complexity, sandra
(i) outperforms all the baselines (ii) provides interpretability in the
classification process, and (iii) allows control over the vector space, which
is designed a priori.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ベクトル表現と帰納的推論を組み合わせたニューロシンボリック推論であるsandraについて述べる。
サンドラはオントロジーによって制約されたベクトル空間を構築し、その上で推論を行う。
推論器の幾何学的性質は、ニューラルネットワークとの結合を可能にし、そのギャップと記号的知識表現を橋渡しする。
sandraは、フレームセマンティクスの形式化である、説明と状況(dns)オントロジーデザインパターンに基づいている。
一連の事実(状況)が与えられた場合、不完全な情報が存在する場合でも、可能なすべての視点(記述)を推測することができる。
DnSモデルに関して,本手法が正しいことを証明した。
2つの異なるタスクと標準ベンチマークを実験し、複雑さを増すことなく、sandraを実証した。
(i)すべてのベースラインを上回る
(ii)分類過程において解釈可能性を提供し、
(iii) 事前設計したベクトル空間の制御を可能にする。
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