論文の概要: Semantics-Aware Caching for Concept Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06506v2
• Date: Thu, 12 Mar 2026 09:22:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.421532
• Title: Semantics-Aware Caching for Concept Learning
• Title（参考訳）: 概念学習のためのセマンティックス対応キャッシング
• Authors: Louis Mozart Kamdem Teyou, Caglar Demir, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo,
• Abstract要約: 最先端の概念学習者は、数え切れないほど無限の概念空間を通して反復的な探索に頼ることが多い。 単純な学習問題は、適切なソリューションを見つけるために数十のインスタンス検索コールを必要とするかもしれないが、複雑な学習問題は数千の呼び出しを必要とするかもしれない。 我々は、セマンティクスを意識したキャッシュアプローチを提示することで、ランタイムの課題を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.645884574749282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept learning is a form of supervised machine learning that operates on knowledge bases in description logics. State-of-the-art concept learners often rely on an iterative search through a countably infinite concept space. In each iteration, they retrieve instances of candidate solutions to select the best concept for the next iteration. While simple learning problems might require a few dozen instance retrieval calls to find a fitting solution, complex learning problems might necessitate thousands of calls. We alleviate the resulting runtime challenge by presenting a semantics-aware caching approach. Our cache is essentially a subsumption-aware map that links concepts to a set of instances via crisp set operations. Our experiments on 5 datasets with 4 symbolic reasoners, a neuro-symbolic reasoner, and 5 popular pagination policies demonstrate that our cache can reduce the runtime of concept retrieval and concept learning by an order of magnitude while being effective for both symbolic and neuro-symbolic reasoners.
• Abstract（参考訳）: 概念学習は、記述論理の知識ベースで動作する教師付き機械学習の一形態である。 最先端の概念学習者は、数え切れないほど無限の概念空間を通して反復的な探索に頼ることが多い。 各イテレーションでは、候補ソリューションのインスタンスを取得して、次のイテレーションで最適なコンセプトを選択する。 単純な学習問題は、適切なソリューションを見つけるために数十のインスタンス検索コールを必要とするかもしれないが、複雑な学習問題は数千の呼び出しを必要とするかもしれない。 セマンティクスを意識したキャッシュアプローチを提供することで、実行時の課題を軽減します。 私たちのキャッシュは基本的に、crispセット操作を通じて概念をインスタンスのセットにリンクするサブクエスト対応マップです。 4つのシンボリック推論器,1つのニューロシンボリック推論器,および5つの一般的なパギン化ポリシーを用いた実験により,我々のキャッシュは,シンボリック推論器とニューロシンボリック推論器の両方に有効でありながら,概念検索と概念学習のランタイムを桁違いに削減できることを示した。

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