論文の概要: Operator-based semantics for choice programs: is choosing losing? (full version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21556v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 12:25:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 18:02:39.930946
- Title: Operator-based semantics for choice programs: is choosing losing? (full version)
- Title(参考訳): 選択プログラムのためのオペレータベースのセマンティクス: 損失を選択するか? (フルバージョン)
- Authors: Jesse Heyninck,
- Abstract要約: これまでに2つの意味論が研究されている。
演算子ベースのフレームワークは、原則化された方法で異なる意味論の定義と比較を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.983702226751596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Choice constructs are an important part of the language of logic programming, yet the study of their semantics has been a challenging task. So far, only two-valued semantics have been studied, and the different proposals for such semantics have not been compared in a principled way. In this paper, an operator-based framework allow for the definition and comparison of different semantics in a principled way is proposed.
- Abstract(参考訳): 選択構成は論理プログラミングの重要な部分であるが、それらの意味論の研究は難しい課題であった。
これまでに2つの意味論が研究されており、このような意味論の異なる提案は原則的に比較されていない。
本稿では,演算子に基づくフレームワークを用いて,異なる意味論の定義と比較を原則的に提案する。
関連論文リスト
- Description Logics Go Second-Order -- Extending EL with Universally
Quantified Concepts [0.0]
私たちは記述ロジックの拡張に$mathcalEL$をフォーカスします。
拡張の有用な断片について、異なる意味論による結論が一致することを示す。
わずかに小さいが、それでも有用である断片のために、私たちは拡張の決定可能性を示すことができました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T09:37:38Z) - Agentivit\`a e telicit\`a in GilBERTo: implicazioni cognitive [77.71680953280436]
本研究の目的は,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークモデルが語彙意味論を推論するかどうかを検討することである。
考慮される意味的性質は、テリシティ(定性とも組み合わされる)と作用性である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T10:52:22Z) - Disentangling Learnable and Memorizable Data via Contrastive Learning
for Semantic Communications [81.10703519117465]
セマンティック・レディにするために、ソースデータをアンタングルする新しい機械推論フレームワークが提案されている。
特に、データ上でインスタンスとクラスタの識別を行う新しいコントラスト学習フレームワークが提案されている。
信頼度の高い深いセマンティッククラスタは、学習可能でセマンティックリッチなデータだと考えられている。
シミュレーションの結果は, セマンティック・インパクトとミニマリズムの観点から, コントラスト学習アプローチの優位性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-18T12:00:12Z) - Distance Based Image Classification: A solution to generative
classification's conundrum? [70.43638559782597]
差別的境界は、何によって意味論を定義するため、直観に反するものであると論じる。
本稿では,シェル理論の階層的生成過程によって意味的因子が許容される新しい生成モデルを提案する。
本モデルを用いて,意味的手がかりを保ちながら雑音の影響を抑える分類手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T03:35:13Z) - The Inverse Problem for Argumentation Gradual Semantics [8.860629791560198]
このような意味論のサブクラス、いわゆる重み付き意味論は、引数に対する初期重みのセットを入力として取る。
このような重み付き意味論に対する逆問題を考える。
すなわち、議論の枠組みと望ましい議論のランキングが与えられた場合、特定の意味論が与えられたランキングを生成するような初期重みが存在するかどうかを問う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T09:46:23Z) - An MRC Framework for Semantic Role Labeling [21.140775452024894]
本稿では,機械読解の枠組みを用いて,述語的曖昧さと引数のラベル付けのギャップを埋めることを提案する。
述語セマンティクスとセマンティクスロールセマンティクスの両方を引数ラベリングに活用する。
実験の結果,提案したフレームワークは,スパンベンチマークと依存性ベンチマークの両方で最先端の結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T13:04:08Z) - Lexicographic Logic: a Many-valued Logic for Preference Representation [1.5484595752241122]
本稿では,様々な選好を表現できる古典命題論理の拡張である辞書論理を提案する。
ユーザの嗜好の満足度に応じてクエリ結果のランク付けを行う上で,新しい論理は有効な形式である,と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-20T14:42:04Z) - Infusing Finetuning with Semantic Dependencies [62.37697048781823]
シンタックスとは異なり、セマンティクスは今日の事前訓練モデルによって表面化されないことを示す。
次に、畳み込みグラフエンコーダを使用して、タスク固有の微調整にセマンティック解析を明示的に組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T01:27:24Z) - Smart Choices and the Selection Monad [0.0]
選択と結果のコストと報酬の観点からシステムを記述することは、アルゴリズム設計者やプログラマが選択をどのように行うべきかを自由にする、という約束を提供する。
意思決定の抽象化をサポートする2つの小さな言語を定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T12:13:16Z) - Semantics-Aware Inferential Network for Natural Language Understanding [79.70497178043368]
このようなモチベーションを満たすために,セマンティックス対応推論ネットワーク(SAIN)を提案する。
SAINの推論モジュールは、明示的な文脈的セマンティクスを補完的な入力として、セマンティクス上の一連の推論ステップを可能にする。
本モデルでは,機械読解や自然言語推論など11タスクの大幅な改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T07:24:43Z) - Human Correspondence Consensus for 3D Object Semantic Understanding [56.34297279246823]
本稿では,CorresPondenceNetという新しいデータセットを提案する。
このデータセットに基づいて、新しい測地的整合性損失を伴う密接なセマンティック埋め込みを学習することができる。
CorresPondenceNetは異種オブジェクトの細粒度理解を促進できるだけでなく、クロスオブジェクト登録や部分オブジェクトマッチングも実現できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-29T04:24:22Z)
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。