論文の概要: LPMLN, Weak Constraints, and P-log

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12784v1
• Date: Sun, 15 Jun 2025 09:28:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.881126
• Title: LPMLN, Weak Constraints, and P-log
• Title（参考訳）: LPMLN、弱制約、およびP-log
• Authors: Joohyung Lee, Zhun Yang,
• Abstract要約: LPMLNは、マルコフ論理の対数線形重みスキームを採用することで、解集合プログラムを拡張した形式主義である。 LPMLNを弱い制約のあるプログラムに翻訳し、P-logをLPMLNに翻訳し、逆方向の既存の翻訳を補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.110296007838533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LPMLN is a recently introduced formalism that extends answer set programs by adopting the log-linear weight scheme of Markov Logic. This paper investigates the relationships between LPMLN and two other extensions of answer set programs: weak constraints to express a quantitative preference among answer sets, and P-log to incorporate probabilistic uncertainty. We present a translation of LPMLN into programs with weak constraints and a translation of P-log into LPMLN, which complement the existing translations in the opposite directions. The first translation allows us to compute the most probable stable models (i.e., MAP estimates) of LPMLN programs using standard ASP solvers. This result can be extended to other formalisms, such as Markov Logic, ProbLog, and Pearl's Causal Models, that are shown to be translatable into LPMLN. The second translation tells us how probabilistic nonmonotonicity (the ability of the reasoner to change his probabilistic model as a result of new information) of P-log can be represented in LPMLN, which yields a way to compute P-log using standard ASP solvers and MLN solvers.
• Abstract（参考訳）: LPMLNは、マルコフ論理の対数線形重みスキームを採用することで、解集合プログラムを拡張した最近導入された形式主義である。 本稿では,LPMLNと他の2つの解集合プログラムとの関係について検討する。 LPMLNを弱い制約のあるプログラムに翻訳し、P-logをLPMLNに翻訳し、逆方向の既存の翻訳を補完する。 最初の翻訳では、標準のASPソルバを用いて、LPMLNプログラムの最も確率の高い安定モデル(MAP推定)を計算することができる。 この結果はMarkov Logic、ProbLog、Pearl's Causal Modelsなどの他の形式主義にも拡張でき、LPMLNに変換可能であることが示されている。 第2の翻訳では、P-logの確率的非単調性(新しい情報により確率的モデルを変更する能力)がLPMLNでどのように表現できるかが示され、標準のASPソルバとMLNソルバを用いてP-logを計算する方法が得られる。

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