CCDD:モデル計数と均一サンプリングのための扱いやすい表現【JST・京大機械翻訳】

Lai Yong; Meel Kuldeep S.; Yap Roland H. C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213227944674 整理番号：22P0292637

CCDD:モデル計数と均一サンプリングのための扱いやすい表現【JST・京大機械翻訳】

CCDD: A Tractable Representation for Model Counting and Uniform Sampling

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発行年： 2022年02月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

知識編集は,コンピュータ科学の多様な領域から生じる広範囲の扱いやすい操作をサポートする言語を目標とする言語への表現言語の編集に関係する。実行可能なターゲット編集言語は通常NNFの内部ノードに関する制約によって達成される。本論文では,新しい表現言語CCDDを提案し,等価リテラを捉えるために結合ノードに新しい制約を導入した。CCDDは,2つの重要なクエリ,モデル計数,および均一サンピングをポリタイムでサポートすることを示した。CCDDにCNFで表現された命題式を編集するためのアルゴリズムおよびコンパイラを示した。ベンチマークの大規模集合上の実験は,著者らの編集時間が,最先端の決定-DNNF,SDDおよびOBDD[AND]コンパイラよりも,より小さな表現でより良いことを示した。計数と均一サンプリングをモデル化するためこの技術を適用し,CNF上のモデルカウンターと均一サンプラを開発した。著者らの経験的評価は以下の重要な改良を示した:著者らのモデルカウンターは885インスタンスを解決でき,一方,最先端技術の事前状態は843インスタンスだけを解決し,43インスタンスの改善を示した。そして,著者らの均一サンプラは,780インスタンスを解決でき,一方,芸術の事前状態は,132インスタンスの改善を表す648インスタンスだけを解決した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

応用プログラミング言語 , 自然語処理 , 計算機システム開発 , 数理言語学 , 言語プロセッサ

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