論文の概要: Weighted Rules under the Stable Model Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09519v1
- Date: Sun, 10 May 2026 13:05:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.293246
- Title: Weighted Rules under the Stable Model Semantics
- Title（参考訳）: 安定モデル意味論に基づく重み付き規則
- Authors: Joohyung Lee, Yi Wang,
- Abstract要約: マルコフ論理の対数線形モデルに従えば、安定モデル意味論の下で重み付きルールの概念を導入する。
これにより、安定モデルのセマンティクスの決定論的性質を克服する万能な方法が提供される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.756254991351937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the concept of weighted rules under the stable model semantics following the log-linear models of Markov Logic. This provides versatile methods to overcome the deterministic nature of the stable model semantics, such as resolving inconsistencies in answer set programs, ranking stable models, associating probability to stable models, and applying statistical inference to computing weighted stable models. We also present formal comparisons with related formalisms, such as answer set programs, Markov Logic, ProbLog, and P-log.
- Abstract（参考訳）: マルコフ論理の対数線形モデルに従えば、安定モデル意味論の下で重み付きルールの概念を導入する。
これは、解集合プログラムの不整合の解消、安定モデルと確率の関連付け、重み付けされた安定モデルに対する統計的推測など、安定モデルセマンティクスの決定論的性質を克服する汎用的な方法を提供する。
また,回答集合プログラム,マルコフ論理,ProbLog,P-logなど,関連する形式型との比較を行った。
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