論文の概要: (Neural-Symbolic) Machine Learning for Inconsistency Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02963v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 08:00:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:27:33.144726
• Title: (Neural-Symbolic) Machine Learning for Inconsistency Measurement
• Title（参考訳）: 不整合測定のための(ニューラル・シンボリック)機械学習
• Authors: Sven Weinzierl, Carl Cora,
• Abstract要約: 本稿では、命題論理知識ベースに対する不整合(数値値)の次数を決定するための機械学習ベースのアプローチを提案する。 具体的には、不整合度が$incmi$と$incat$が命題論理知識ベースに割り当てる値を予測することを学習する回帰モデルとニューラルベースモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We present machine-learning-based approaches for determining the \emph{degree} of inconsistency -- which is a numerical value -- for propositional logic knowledge bases. Specifically, we present regression- and neural-based models that learn to predict the values that the inconsistency measures $\incmi$ and $\incat$ would assign to propositional logic knowledge bases. Our main motivation is that computing these values conventionally can be hard complexity-wise. As an important addition, we use specific postulates, that is, properties, of the underlying inconsistency measures to infer symbolic rules, which we combine with the learning-based models in the form of constraints. We perform various experiments and show that a) predicting the degree values is feasible in many situations, and b) including the symbolic constraints deduced from the rationality postulates increases the prediction quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、命題論理知識ベースに対する不整合(数値値)の「emph{degree}」を決定するための機械学習に基づくアプローチを提案する。 具体的には、不整合が$\incmi$と$\incat$が命題論理知識ベースに割り当てる値を予測することを学ぶ回帰モデルとニューラルベースモデルを提案する。 私たちの主な動機は、これらの値の計算が従来より複雑であることです。 重要な追加として、我々は特定の仮定、すなわち、根底にある不整合性尺度を用いて、制約の形で学習に基づくモデルと組み合わせ、象徴的な規則を推論する。 私たちは様々な実験を行い、それを示します。 a) 多くの状況において、その程度が実現可能であることを予測し、 b) 合理性仮定から導出される象徴的制約を含むことにより,予測品質が向上する。

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