論文の概要: Efficiently Learning Probabilistic Logical Models by Cheaply Ranking Mined Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16238v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 16:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:07:38.055524
• Title: Efficiently Learning Probabilistic Logical Models by Cheaply Ranking Mined Rules
• Title（参考訳）: マイニングルールの迅速ランク付けによる確率論理モデルの効率的な学習
• Authors: Jonathan Feldstein, Dominic Phillips, Efthymia Tsamoura,
• Abstract要約: 我々は、論理規則の精度とリコールを導入し、それらの構成をルールユーティリティとして定義する。 我々は、リレーショナルデータから論理モデルを学ぶためのスケーラブルなフレームワークであるSPECTRUMを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.303501974597548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Probabilistic logical models are a core component of neurosymbolic AI and are important models in their own right for tasks that require high explainability. Unlike neural networks, logical models are often handcrafted using domain expertise, making their development costly and prone to errors. While there are algorithms that learn logical models from data, they are generally prohibitively expensive, limiting their applicability in real-world settings. In this work, we introduce precision and recall for logical rules and define their composition as rule utility -- a cost-effective measure to evaluate the predictive power of logical models. Further, we introduce SPECTRUM, a scalable framework for learning logical models from relational data. Its scalability derives from a linear-time algorithm that mines recurrent structures in the data along with a second algorithm that, using the cheap utility measure, efficiently ranks rules built from these structures. Moreover, we derive theoretical guarantees on the utility of the learnt logical model. As a result, SPECTRUM learns more accurate logical models orders of magnitude faster than previous methods on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 確率論的論理モデル(probabilistic logical model)は、ニューロシンボリックAIの中核的なコンポーネントであり、高い説明可能性を必要とするタスクに対して、それ自体で重要なモデルである。 ニューラルネットワークとは異なり、論理モデルはしばしばドメインの専門知識を使って手作りされる。 データから論理モデルを学ぶアルゴリズムはあるが、一般的には高価であり、現実の環境での適用性を制限する。 本研究では,論理モデルの予測能力を評価するためのコスト効率の指標として,論理規則の精度とリコールを導入し,それらの構成をルールユーティリティとして定義する。 さらに、リレーショナルデータから論理モデルを学ぶためのスケーラブルなフレームワークであるSPECTRUMを紹介する。 そのスケーラビリティは、データ内のリカレントな構造をマイニングする線形時間アルゴリズムと、安価なユーティリティ尺度を用いて、これらの構造から構築されたルールを効率的にランク付けする第2のアルゴリズムに由来する。 さらに,学習論理モデルの実用性に関する理論的保証を導出する。 その結果、SPECTRUMは実世界のデータセットの従来の手法よりもはるかに高速に、より正確な論理モデルを学習する。

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