Latest Advances in Inductive Logic Programming
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归纳逻辑编程的最新进展
DOI：
10.1142/9781783265091_0020
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Komendantskaya E
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Komendantskaya E
本章论述了一种使用统计机器学习方法在形式证明中机器学习模式的新方法。该方法利用余代数方法来证明。该方法的成功被展示在三个应用上，允许区分形式良好的证明和形式不良的证明，识别证明族，甚至潜在可证明的目标族。
This chapter argues for a novel method to machine learn patterns in formal proofs using statistical machine learning methods. The method exploits coalgebraic approach to proofs. The success of the method is demonstrated on three applications allowing to distinguish well-formed proofs from ill-formed proofs, identify families of proofs and even families of potentially provable goals.