概率逻辑编程的提升变量消除
人工智能
2020-02-19 v4
摘要
提升推理已被提出用于各种概率逻辑框架，以计算查询的概率，其时间取决于随机变量的域大小而不是实例数量。尽管多位作者强调了它对概率逻辑编程（PLP）的重要性，但提升推理迄今为止仅应用于逻辑编程之外的关系语言。在本文中，我们将广义计数一阶变量消除（GC-FOVE）适应于在分布语义下计算概率逻辑程序查询概率的问题。特别地，我们扩展了Prolog因子语言（PFL），以包含两种新类型的因子，这些因子是表示ProbLog程序所需的。这些因子考虑了随机变量之间现有的因果独立关系，并由Zhang和Poole提出的用于处理收敛变量和异质因子的变量消除扩展来管理。为GC-FOVE添加了两个新算子以处理异质因子。由此产生的算法称为LP（提升概率逻辑编程），通过修改GC-FOVE的PFL实现来实现，并在三个提升推理基准上进行了测试。与PITA和ProbLog2的比较显示了该方法的潜力。
引用
@article{arxiv.1405.3218,
title = {Lifted Variable Elimination for Probabilistic Logic Programming},
author = {Elena Bellodi and Evelina Lamma and Fabrizio Riguzzi and Vitor Santos Costa and Riccardo Zese},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.3218},
year = {2020}
}
备注
To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP). arXiv admin note: text overlap with arXiv:1402.0565 by other authors