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分布语义下概率逻辑规划的良好定义和有效推理。 (英语) Zbl 1267.68084号

摘要:分布语义是逻辑编程与概率论相结合的最突出的方法之一。许多语言都遵循这种语义,例如独立选择逻辑、PRISM、pD、带注释析取的逻辑程序(LPAD)和ProbLog。当程序包含函数符号时,只有当查询的解释集和每个解释集都是有限的时,分布语义才得到良好定义。良好定义通常是明确规定的,或者通过严格限制允许程序的类别来实现。在本文中,我们确定了一类更大的程序,这些程序的语义定义良好,并且有一个计算查询概率的有效过程。由于带注释析取的逻辑程序提供了最通用的语法,因此我们给出了它们的结果,但我们的结果适用于分布语义下的所有语言。我们提出了“带表格和答案包含的概率推理”(PITA)算法,该算法通过将概率程序转换为正常程序,然后应用带答案包含的SLG解析来计算查询概率。PITA已经在XSB中实现,并在六个域上进行了测试:两个域带有函数符号,四个域没有函数符号。将执行时间与ProbLog的执行时间进行比较,cplint(cplint)和CVE。PITA几乎总是能够在更短的时间内,在有函数符号和没有函数符号的域上解决更大的问题。

MSC公司:

68N17号 逻辑编程
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