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文献
J-GLOBAL ID:201302251162106071   整理番号:13A0026270

一階論理に基づくアブダクションのためのオンライン大マージン重み付け学習

Online Large-margin Weight Learning for First-order Logic-based Abduction
著者 (5件):
資料名:
巻: 112  号: 279(IBISML2012 34-92)  ページ: 143-150  発行年: 2012年10月31日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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アブダクションは最良の説明への推論である。アブダクションは広範囲の文脈で長期的に研究され,診断システム,プラン認識システムなどの人工知能システムのモデリングに使われている。しかし,その妥当性の順に説明をランクづけるスコア関数の自動的学習方法への注目は少ない。本稿では,一階論理に基づくアブダクションための教師つき学習方法を提案する。本論文の貢献として,1)大問題への予測パフォーマンスとスケーラビリティの両方を持つことが分かっているオンラインの大マージン訓練の枠組みでアブダクションの機械学習問題を定式化する方法を示す,2)オンライン大マージン訓練のための基礎である重み付き線形モデルでスコア関数をモデル化する最先端の仮説的推論システムを拡張する,3)最良の説明としての判断基準になる説明を含むすべての説明をランクづけるための重みが学習される訓練事例として,部分的に付与された判断基準になる説明を裏付ける,4)推論と学習のための一体型ソフトウェア・パッケージを一般に利用可能にする,を挙げた。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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人工知能 
引用文献 (37件):
  • WordNet:an electronic lexical database. 1998
  • Blythe, J. Implementing Weighted Abduction in Markov Logic. IWCS,2011. 2011, 55-64
  • Bos, J. Wide-Coverage Semantic Analysis with Boxer. putational SemanticsResearch in Computational Semantic. 2008, 277-286
  • Chambers, N. Unsupervised Learning of Narrative Schemas and I heir Participants. ACL,2009. 2009, 602-610
  • CHARNIAK, E. Unsupervised Leadring of narrative Schemas and their participants plan Recognithion. AAAL,1991. 1991, 160-165
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