Learning Inference Rules from Data
Learning Inference Rules from Data
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从数据中学习推理规则
DOI：
10.1007/s13218-019-00597-y
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tony Ribeiro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chiaki Sakama;Katsumi Inoue;Tony Ribeiro
本文考虑设计能够从数据中学习逻辑或非逻辑推理规则的人工智能的可能性。我们首先提供一个抽象的框架学习逻辑。在这个框架中，代理提供由公式及其逻辑结果组成的训练示例。然后，机器建立一个公理系统，使Ta的后果S。或者，在没有代理的情况下，机器寻找给定数据的未知逻辑。接下来我们考虑通过归纳法学习逻辑推理规则的问题。给定一组命题公式及其逻辑结果T，目标是找到从S产生T的演绎推理规则。我们表明，归纳算法LF1T，学习逻辑程序的解释过渡，成功地产生演绎推理规则的输入数据。最后，我们考虑学习非逻辑推理规则的问题。我们解决三个案例研究学习溯因推理，框架公理，会话含义。每个案例研究都使用机器学习技术和元逻辑编程。
This paper considers the possibility of designing AI that can learn logical or non-logical inference rules from data. We first provide an abstract framework for learning logics. In this framework, an agentprovides training examples that consist of formulasSand their logical consequencesT. Then a machinebuilds an axiomatic system that makesTa consequence ofS. Alternatively, in the absence of an agent, a machineseeks an unknown logic underlying given data. We next consider the problem of learning logical inference rules by induction. Given a setSof propositional formulas and their logical consequencesT, the goal is to find deductive inference rules that produceTfromS. We show that an induction algorithmLF1T, which learns logic programs from interpretation transitions, successfully produces deductive inference rules from input data. Finally, we consider the problem of learning non-logical inference rules. We address three case studies for learning abductive inference, frame axioms, and conversational implicature. Each case study uses machine learning techniques together with metalogic programming.
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