論文の概要: Simple and Interpretable Probabilistic Classifiers for Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07045v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 17:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 17:07:48.280215
• Title: Simple and Interpretable Probabilistic Classifiers for Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフのための単純かつ解釈可能な確率的分類法
• Authors: Christian Riefolo, Nicola Fanizzi, Claudia d'Amato,
• Abstract要約: 本稿では,単純な信念ネットワークの学習に基づく帰納的アプローチについて述べる。 このようなモデルを(確率的な)公理(あるいは規則)に変換する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tackling the problem of learning probabilistic classifiers from incomplete data in the context of Knowledge Graphs expressed in Description Logics, we describe an inductive approach based on learning simple belief networks. Specifically, we consider a basic probabilistic model, a Naive Bayes classifier, based on multivariate Bernoullis and its extension to a two-tier network in which this classification model is connected to a lower layer consisting of a mixture of Bernoullis. We show how such models can be converted into (probabilistic) axioms (or rules) thus ensuring more interpretability. Moreover they may be also initialized exploiting expert knowledge. We present and discuss the outcomes of an empirical evaluation which aimed at testing the effectiveness of the models on a number of random classification problems with different ontologies.
• Abstract（参考訳）: Description Logicsで表現された知識グラフの文脈における不完全データから確率的分類器を学習する問題に対処するため、簡単な信念ネットワークの学習に基づく帰納的アプローチについて述べる。 具体的には,多変量ベルヌーイに基づく基本確率モデルであるネイブベイズ分類器と,この分類モデルをベルヌーイの混合物からなる下層に接続する2層ネットワークへの拡張について考察する。 このようなモデルを(確率的な)公理(あるいは規則)に変換することによって、より解釈可能性を確保する方法を示す。 また、専門家の知識を活用して初期化することもできる。 本稿では,様々なオントロジーを持つランダムな分類問題において,モデルの有効性を検証するための経験的評価の結果について論じる。

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