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J-GLOBAL ID：201902277491406558   整理番号：19A2045578

確率論理プログラムにおける制約ベース推論【JST・京大機械翻訳】

Constraint-Based Inference in Probabilistic Logic Programs

著者 (3件)： NAMPALLY ARUN (Department of Computer Science, Stony Brook University, Stony Brook, NY 11794 (e-mail: [e-mail], [e-mail], [e-mail])) ,  ZHANG TIMOTHY (Department of Computer Science, Stony Brook University, Stony Brook, NY 11794 (e-mail: [e-mail], [e-mail], [e-mail])) ,  RAMAKRISHNAN C. R. (Department of Computer Science, Stony Brook University, Stony Brook, NY 11794 (e-mail: [e-mail], [e-mail], [e-mail]))
資料名： Theory and Practice of Logic Programming  (Theory and Practice of Logic Programming)
巻： 18  号： 3-4  ページ： 638-655  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1393A  ISSN： 1471-0684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率論的論理プログラム(PLPs)は,従来の論理プログラムを一般化し,論理構造と不確実性を組み合わせたモデルの符号化を可能にする。PLPにおいては,適切なデータ構造における質問を伴う可能な世界を要約することにより推論を行い,このデータ構造を用いて回答確率を計算する。ProbLog,PITAなどのシステムは,可能な世界を代表するために,説明グラフ,BDD,SDDsなどの命題データ構造を使用する。このアプローチはサブ構造共有による推論時間を節約するが,よりコンパクトなデータ構造が可能な多くの問題がある。著者らは,制約式によって可能な世界を捕らえるOrded Symbolic Derivation Diagram(OSDD)と呼ばれるデータ構造を提案した。質問評価によりOSDDsを構築するためのプログラム変換技術を記述し,OSDDs上で正確で近似的な推論を行う手順を与えた。このアプローチは2つの重要な特性を持つ。まず第一に,正確な推論手順は,従来の推論の一般化であり,特定の設定における後者の上での高速化をもたらす。第二に,近似技術はBayesネットワークにおける尤度重みづけの一般化であり,より低い排除率と分散によるサンプリングベース推論を実行することを可能にした。いくつかの問題に関する実験を通して,提案した技術の有効性を評価した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  データ構造 ,  不確実性 ,  プログラム変換 ,  命題 ,  重みづけ ,  *確率論 ,  有効性 ,  *論理プログラミング ,  高速化
準シソーラス用語： 除去率 ,  尤度 ,  信念ネットワーク ,  論理構造 ,  *確率論理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率論理 ,  制約 ,  推論