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杰西·阿拉玛;汤姆·海斯克斯;丹尼尔·库尔温;叶夫根·齐夫茨瓦泽;约瑟夫·乌尔班

通过语料库分析和核方法进行数学前提选择。 （英语） Zbl 1315.68217号

J.汽车。推理 52，第2期，191-213（2014）.
摘要：当使用自动推理作为大型理论形式证明开发的工具时，智能前提选择至关重要。这项工作从两个方面发展了基于学习的前提选择。首先，对现有的高级形式化数学证明进行细粒度的依赖性分析，以构建证明依赖的大型知识库，为基于ATP的再验证和前提选择算法的训练提供精确的数据。其次，提出并实现了一种新的基于核方法的前提选择机器学习算法。为了评估这两种技术的影响，构建了一个由2078个大理论数学问题组成的基准，扩展了旧的MPTP Challenge基准。这些技术的综合效果使基准比用于大理论自动推理的最先进的Vampire/SInE系统提高了50%。

引用于1审查
引用于35文件

MSC公司：

第68页第15页 定理证明（演绎、解析等）（MSC2010）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

大型理论中的自动推理;机器学习;前提选择;自动定理证明

软件：

伊莎贝尔/HOL;MPTP公司;z3（零3）;大锤;MPTP 0.2;梅蒂斯_;MML公司;SPASS公司;VAMPIRE公司;HOL灯;Coq公司;米扎尔;PRMLT公司;E定理证明器;马拉雷亚;帕伽索斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Alama}等人，J.Autom。推理52，No.2，191--213（2014；Zbl 1315.68217）
全文： 内政部 arXiv公司

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