論文の概要: Techniques for Measuring the Inferential Strength of Forgetting Policies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02454v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 04:50:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 18:39:40.451952
- Title: Techniques for Measuring the Inferential Strength of Forgetting Policies
- Title（参考訳）: 鍛造政策の鉄筋強度測定技術
- Authors: Patrick Doherty, Andrzej Szalas,
- Abstract要約: 本稿では,モデルカウントと確率論からの直感に基づく推論強度の変化を測定するための損失関数を定義する。
忘れることに重点を置いているが、結果はずっと一般的であり、他の分野にも広く適用されるべきである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3069335774032178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The technique of forgetting in knowledge representation has been shown to be a powerful and useful knowledge engineering tool with widespread application. Yet, very little research has been done on how different policies of forgetting, or use of different forgetting operators, affects the inferential strength of the original theory. The goal of this paper is to define loss functions for measuring changes in inferential strength based on intuitions from model counting and probability theory. Properties of such loss measures are studied and a pragmatic knowledge engineering tool is proposed for computing loss measures using Problog. The paper includes a working methodology for studying and determining the strength of different forgetting policies, in addition to concrete examples showing how to apply the theoretical results using Problog. Although the focus is on forgetting, the results are much more general and should have wider application to other areas.
- Abstract（参考訳）: 知識表現を忘れる技術は、広く応用された強力で有用な知識工学ツールであることが示されている。
しかし、忘れることの異なるポリシー、または異なる忘れることのオペレータの使用が、元の理論の推論強度にどのように影響するかについての研究はほとんど行われていない。
本研究の目的は,モデルカウントと確率論からの直観に基づく推論強度の変化を測定するための損失関数を定義することである。
このような損失対策の特性を考察し,Problog を用いた損失対策の計算に実用的知識工学ツールを提案する。
本稿では,異なる忘れ方策の強みを研究・決定する作業方法論と,Problogを用いた理論的結果の適用方法を示す具体例を含む。
忘れることに重点を置いているが、結果はずっと一般的であり、他の分野にも広く適用されるべきである。
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