論文の概要: Applying Answer Set Programming with Fuzzy Membership Functions: a Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03550v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 18:27:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.646038
• Title: Applying Answer Set Programming with Fuzzy Membership Functions: a Case Study
• Title（参考訳）: ファジィメンバーシップ関数を用いた解集合プログラミングの適用例
• Abstract要約: 本稿では,数値情報と定性推論を橋渡しする,ファジィ論理に基づくASP(Answer Set Programming)の定性拡張について検討する。 学習に基づくメンバーシップ機能や意味に富んだ述語を含む重要な特徴は、専門家の知識、文脈的要因、主観的解釈の組み合わせを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5899040911480182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human reasoning often operates through qualitative concepts expressed by linguistic labels such as high, low, expensive, or cheap, whose interpretation depends on context and is usually vague, despite being rooted in numerical data. This paper explores a novel fuzzy-logic-based qualitative extension of Answer Set Programming (ASP) to bridge numerical information and qualitative reasoning. The underlying language, formally introduced in a separate work, provides a principled framework that avoids rigid thresholds and supports robust reasoning under vagueness. Focusing on a representative use case, we illustrate how the framework integrates numerically grounded inputs (such as outputs of machine learning models) with symbolic reasoning over qualitative labels. Key features, including learning-based membership functions and semantically enriched predicates, enable the combination of expert knowledge, contextual factors, and subjective interpretations within a unified declarative setting.
• Abstract（参考訳）: 人間の推論はしばしば、高い、低い、高価な、安いといった言語ラベルによって表現される定性的な概念を通して機能し、その解釈は文脈に依存し、数値データに根ざされているにもかかわらず、通常曖昧である。 本稿では,数値情報と定性推論を橋渡しする,ファジィ論理に基づくASP(Answer Set Programming)の定性拡張について検討する。 基礎となる言語は、正式に別の作業で導入され、厳格なしきい値を避け、曖昧さの下で堅牢な推論をサポートする、原則化されたフレームワークを提供する。 代表的なユースケースに焦点をあてて、このフレームワークが定性ラベルに対する記号的推論と数値的に基底付けられた入力(機械学習モデルの出力など)をどのように統合するかを説明する。 学習に基づくメンバーシップ関数やセマンティックに富んだ述語を含む重要な特徴は、専門家の知識、文脈的要因、そして、統一された宣言的環境における主観的解釈の組み合わせを可能にする。

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