Fugu-MT 論文翻訳(概要): BayesL: Towards a Logical Framework for Bayesian Networks

論文の概要: BayesL: Towards a Logical Framework for Bayesian Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23773v1
Date: Mon, 30 Jun 2025 12:18:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.044321
Title: BayesL: Towards a Logical Framework for Bayesian Networks
Title（参考訳）: BayesL: Bayesian Networksの論理的フレームワークを目指して
Authors: Stefano M. Nicoletti, Mariëlle Stoelinga,
Abstract要約: ベイズネットワーク(BN)の動作を特定し,クエリし,検証するための新しい論理フレームワークであるBayesLを紹介する。 BayesLはBN上でクエリを作成することができる構造化言語である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2365038403958202
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce BayesL, a novel logical framework for specifying, querying, and verifying the behaviour of Bayesian networks (BNs). BayesL (pronounced "Basil") is a structured language that allows for the creation of queries over BNs. It facilitates versatile reasoning concerning causal and evidence-based relationships, and permits comprehensive what-if scenario evaluations without the need for manual modifications to the model.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズネットワーク(BN)の動作を特定し,クエリし,検証するための新しい論理フレームワークであるBayesLを紹介する。 BayesL は BN 上でクエリを作成できる構造化言語である。因果関係やエビデンスに基づく関係に関する多種多様な推論を促進し、モデルに手動で手動で修正することなく、包括的状況に応じたシナリオ評価を可能にする。

関連論文リスト

An Explicit Syllogistic Legal Reasoning Framework for Large Language Models [5.501226256903341]
大規模言語モデル(LLM)は法的問題に答えることができるが、しばしば明示的なシロジック推論に苦慮する。我々は,LLMが明示的なシロジックな法的推論を行えるように設計された新しいフレームワークであるSyLeRを紹介した。 SyLeRは、関係する法規や前例を合成するために、木構造的階層的検索機構を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-05T03:34:51Z)
A Hypothesis-Driven Framework for the Analysis of Self-Rationalising Models [0.8702432681310401]
我々はベイジアンネットワークを用いて、タスクの解決方法に関する仮説を実装している。結果のモデルはGPT-3.5と強い類似性は示さない。今後の作業において、LCM決定をよりよく近似するフレームワークの可能性だけでなく、これの意味についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-07T12:26:12Z)
Modeling Hierarchical Reasoning Chains by Linking Discourse Units and Key Phrases for Reading Comprehension [80.99865844249106]
本稿では,論理的推論の基盤として,対話レベルと単語レベルの両方の文脈を扱う総合グラフネットワーク(HGN)を提案する。具体的には、ノードレベルの関係とタイプレベルの関係は、推論過程におけるブリッジと解釈できるが、階層的な相互作用機構によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-21T07:34:27Z)
Bayesian Networks for Named Entity Prediction in Programming Community Question Answering [0.0]
ベイジアンネットワークを用いた自然言語処理のための新しい手法を提案し,その文脈を予測・解析する。ベイジアンネットワークとBIC、BDeu、K2、Chow-Liuといったスコアメトリクスを比較した。さらに,有向非巡回グラフの可視化を行い,意味的関係を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-26T07:26:36Z)
Bayesian Learning for Neural Networks: an algorithmic survey [95.42181254494287]
この自己完結型調査は、ベイズ学習ニューラルネットワークの原理とアルゴリズムを読者に紹介する。アクセシブルで実践的な視点からこのトピックを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-21T21:36:58Z)
Bayesian learning of Causal Structure and Mechanisms with GFlowNets and Variational Bayes [51.84122462615402]
本研究では,変分ベイズ-DAG-GFlowNetを用いて因果モデルの構造と機構を学習する手法を提案する。我々は,GFlowNetを用いたベイズ因果構造学習の手法を拡張し,線形ガウスモデルのパラメータを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-04T21:57:39Z)
Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in NLI [60.142926537264714]
本稿では, 忠実度スルー・カウンタファクトの方法論について紹介する。これは、説明に表される論理述語に基づいて、反実仮説を生成する。そして、そのモデルが表現された論理と反ファクトの予測が一致しているかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T03:40:59Z)
ADAPQUEST: A Software for Web-Based Adaptive Questionnaires based on Bayesian Networks [70.79136608657296]
ADAPQUESTは、ベイジアンネットワークに基づく適応型アンケートの開発のためにJavaで書かれたソフトウェアツールである。質問紙には、アンケートパラメータの引用を簡略化するために、専用の実施戦略が組み込まれている。本ツールの精神疾患診断への応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:50:44Z)
A category theory framework for Bayesian learning [0.0]
ベイズ推論と学習を形式化する分類的枠組みを導入する。ベイズ学習は学習パラダイムの最も単純な場合である。バッチおよびシーケンシャルベイズ更新の分類的定式化と,それらが特定の例に一致することを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-29T01:51:48Z)
Logic Explained Networks [27.800583434727805]
ネットワークのマインドフルな設計が,論理説明ネットワーク(LEN)と呼ばれる解釈可能なディープラーニングモデルのファミリにつながることを示す。 LENは入力を人間の理解可能な述語にのみ要求し、単純な一階述語論理(FOL)の式で説明を提供する。 LENは、決定木やベイズルールリストのような、確立されたホワイトボックスモデルよりも優れた分類が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-11T10:55:42Z)
Bayesian Bellman Operators [55.959376449737405]
ベイズ強化学習(RL)の新しい視点について紹介する。我々のフレームワークは、ブートストラップが導入されたとき、モデルなしアプローチは実際には値関数ではなくベルマン作用素よりも後部を推測する、という洞察に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-09T12:20:46Z)

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。