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法尔纳迪，戈尔努什；斯蒂芬·巴赫。；马戎·布隆德尔；玛丽·弗朗辛·莫恩斯；莉斯·盖图；德科克，玛蒂娜

使用软量词的统计关系学习。 （英语） Zbl 1347.68330号

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摘要：统计关系学习（SRL）中的量化要么是存在的，要么是普遍的，然而人类可能更倾向于使用软量词来表达知识，例如“大多数”和“少数”。本文定义了支持软量词推理的新SRL框架PSL（^Q）的语法和语义，并提出了其最可能解释（MPE）推理算法。据我们所知，PSL（^Q）是第一个将软量词与一阶逻辑规则相结合的SRL框架，用于建模不确定的关系数据。我们在社会信任网络中进行链接预测的实验结果表明，使用软量词不仅可以自然直观地表达领域知识，还可以提高推断结果的准确性。
关于整个系列，请参见[Zbl 1339.68010号].

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MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68立方英尺 知识表示

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弗里尔++；Fuzzydl公司
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\textit{G.Farnadi}等人，Lect。票据计算。科学。9575，60-75（2016；Zbl 1347.68330）
全文： 内政部 链接

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