×

使用SWISH实现基于逻辑语言的交互式网络教程。 (英语) Zbl 1486.68029号

概要:编程环境已经从纯文本环境发展到使用图形用户界面,现在我们看到了向基于web的界面发展的趋势,例如Jupyter。基于Web的界面允许创建由文本和程序及其输出组成的交互式文档。可以使用web技术呈现输出,例如文本、表格、图表或图形。这种方法特别适用于捕获数据分析工作流和创建交互式教学材料。本文介绍了SWISH,这是Prolog的一个web前端,它由用SWI-Prolog实现的web服务器和用JavaScript编写的客户端web应用程序组成。SWISH提供了一个web服务器,多个用户可以在其中操作和运行相同的材料,并且可以对其进行调整以支持Prolog扩展。在本文中,我们描述了SWISH的体系结构,并描述了Prolog扩展的两个案例研究,即概率逻辑编程和逻辑生成系统,它们使用SWISH提供了教程站点。

MSC公司:

68N17号 逻辑编程
68单位35 信息系统的计算方法(超文本导航、接口、决策支持等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Alberti,M.、Bellodi,E.、Cota,G.、Riguzzi,F.和Zese,R.2017。SWISH上的cplint:使用web浏览器进行概率逻辑推理。人工智能11,1,47-64.10.3233/IA-170106
[2] Bellodi,E.和Riguzzi,F.2013。概率逻辑程序二进制决策图上的期望最大化。智能数据分析17,2,343-363.10.3233/IDA-130582
[3] Bellodi,E.和Riguzzi,F.2015。通过搜索子句空间实现概率逻辑程序的结构学习。逻辑编程的理论与实践15169-212.10.1017/S1471068413000689S1471068413000689·Zbl 1379.68269号
[4] Blackburn,P.、Bos,J.和Striegnitz,K.2006。立即学习Prolog!,第7卷。大学出版社,英国伦敦·Zbl 1192.68117号
[5] 伯德,L.1980。了解Prolog程序的控制流。在逻辑编程车间。匈牙利德布勒森爱丁堡大学人工智能系。
[6] De Raedt,L.和Kimmig,A.2015。概率(逻辑)编程概念。机器学习100,1,5-47.10.10007/s10994-015-5494-z·Zbl 1346.68050号
[7] De Raedt,L.、Kimmig,A.和Toivonen,H.2007。ProbLog:一种概率Prolog及其在链路发现中的应用。第20届国际人工智能联合会议,印度海得拉巴(IJCAI-07),M.M.Veloso,Ed.,第7卷。美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市AAAI出版社,2462-2467。
[8] Denecker,M.2000。用归纳定义扩展经典逻辑。在计算逻辑CL 2000中。查姆施普林格,703-717.10.1007/3-540-44957-4_47·Zbl 0983.03024号
[9] Di Mauro,N.、Bellodi,E.和Riguzzi,F.2015。概率逻辑程序的基于频带的Monte-Carlo结构学习。机器学习100,1,127-156.10.1007/s10994-015-5510-3·Zbl 1346.68051号
[10] Dries,A.、Kimmig,A.、Meert,W.、Renkens,J.、Van den Broeck,G.、Vlasselaer,J.和De Raedt,L.2015。Problog2:概率逻辑编程。《数据库中的机器学习和知识发现:欧洲会议》,ECML PKDD 2015,葡萄牙波尔图,2015年9月7日至11日,会议记录,第三部分,A.Bifet,M.May,B.Zadrozny,R.Gavalda,D.Pedreschi,F.Bonchi,J.Cardoso和M.Spiliopoulou,Eds.Springer International Publishing,Cham,312-315.10.1007/978-319-23461-8_37
[11] Fierens,D.、den Broeck,G.V.、Renkens,J.、Shterionov,D.S.、Gutmann,B.、Thon,I.、Janssens,G.和De Raedt,2015年2月。使用加权布尔公式的概率逻辑程序中的推理和学习。逻辑程序设计的理论与实践15,3,358-401.10.1017/S147106841400076S1471068414000076·Zbl 1379.68062号
[12] Flach,P.1994年。简单逻辑:通过示例进行智能推理。英国奇切斯特威利·Zbl 0817.68049号
[13] Gandrud,C.,2013年。R和R工作室的可复制研究。佛罗里达州博卡拉顿CRC出版社·兹比尔1304.62008
[14] Knuth,D.E.1984年。识字编程。《计算机杂志》27,2,97-111.10.1093/comjnl/27.297·Zbl 0533.68005号
[15] Kowalski,R.和Sadri,F.2015。反应计算作为模型生成。新一代计算33,1,33-67.10.1007/s00354-015-0103-z·Zbl 1333.68108号
[16] Kowalski,R.和Sadri,F.2016。没有逻辑编程的逻辑编程。逻辑程序设计的理论与实践16,3,269-295.10.1017/S147106841600041S14710681600041·Zbl 1379.68095号
[17] Kowalski,R.和Sergot,M.,1986年。基于逻辑的事件演算。新一代计算4,1,67-95.10.1007/BF03037383·Zbl 1356.68221号
[18] Lager,T.和Wielemaker,J.2014。Pengines:Web逻辑编程变得很容易。TPLP14、4-5、539-552·Zbl 1307.68018号
[19] Nguembang Fadja,A.和Riguzzi,F.2017。概率逻辑编程的实际应用。《迈向集成机器学习和知识提取》,A.Holzinger、R.Goebel、M.Ferri和V.Palade,Eds.,第10344卷。德国海德堡施普林格·Zbl 1493.68310号
[20] Riguzzi,F.2013。MCINTYRE:用于概率逻辑编程的蒙特卡罗系统。基础信息124,4521-541。
[21] Riguzzi,F.、Bellodi,E.、Lamma,E.,Zese,R.和Cota,G.,2016年。网络上的概率逻辑编程。软件:实践与经验46,10,1381-1396·Zbl 1347.68320号
[22] Riguzzi,F.和Swift,T.2013。分布语义下概率逻辑规划的良好定义和有效推理。理论与实践。日志。程序。13,专刊02-第25届GULP年会(3月),剑桥大学出版社,279-302·兹比尔1267.68084
[23] 罗桑特,C.2013。学习交互式计算和数据可视化的IPython。Packt出版有限公司,英国伯明翰。
[24] 佐藤,T.1995。具有分布语义的逻辑程序的统计学习方法。在第十二届逻辑编程国际会议上,L.Sterling主编,麻省理工学院出版社,马萨诸塞州剑桥,715-729。
[25] Sergot,M.J.、Sadri,F.、Kowalski,R.A.、Kriwaczek,F.,Hammond,P.和Cory,H.T.,1986年。《英国国籍法》是一个逻辑程序。ACM29、5、370-386.10.1145/5689.5920的通信
[26] 斯里尼瓦桑,A.2007。阿勒夫。http://www.cs.ox.ac.uk/activities/machlearn/Aleph/Aleph.html。
[27] Srinivasan,A.、Muggleton,S.、Sternberg,M.J.E.和King,R.D.1996。致突变性理论:一级和基于特征的诱导研究。人工智能85,1-2,277-299。
[28] Vennekens,J.、Verbaeten,S.和Bruynooghe,M.2004。带注释析取的逻辑程序。《逻辑编程:第20届国际会议》,ICLP 2004,法国圣马洛,2004年9月6日至10日。《诉讼》,B.Demoen和V.Lifschitz,LNCS编辑,第3132卷。德国海德堡柏林施普林格,431-445·Zbl 1104.68391号
[29] Wielemaker,J.和Anjewierden,A.2007。PlDoc:Prolog的Wiki风格文字编程。《第17届编程环境中基于逻辑的方法研讨会论文集》,P.Hill和W.Vanhoof主编,康奈尔大学图书馆,纽约州伊萨卡,16-30。
[30] Wielemaker,J.、Huang,Z.和van der Meij,L.2008。SWI-prolog和web。TPLP8,3,363-392·Zbl 1139.68012号
[31] Worlfram,S.2016年。如何教授计算思维。http://blog.stephenwolfram.com/2016/09/how-to-teach-computational-thing/。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。