MMApr, 2009

CP-logic：因果概率事件语言及其与逻辑规划的关系

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TL;DR本文介绍了一种逻辑语言，用于表示概率因果律，该语言可以被用于概率逻辑编程，并且可以自我解释为概率因果律的表示方法，从而提供了解释这些编程背后想法的新方法。
发现论文，激发创造
  • 概率模拟模型的因果建模

    通过干预模拟程序的概念分析条件推理，我们将其扩展到概率仿真模型的情况，定义了条件语言中的概率并证明了其基本结果。同时，我们在该设置中发现了关于概率的线性不等式推理的公理化方法。我们证明了该逻辑的可满足性问题的正确性、完备性和 NP - 完全性。

    Jul, 2018

  • 因果层级上的概率推理

    本研究将 3 层因果关系层次结构分为概率逻辑语言模型，第一层表达定量概率推断，第二层编码用于因果效应的 do-calculus 推理，第三层捕捉任意反事实查询。相关的公理化表达完全考虑了因果模型和概率编程，并证明了每种语言的可满足性和有效性都可以在多项式空间内可判定。

    Jan, 2020

  • 概率逻辑推理

    本研究采用分布语义模型为基础，提出了描述逻辑的概率语义，设计了 TRILL P 系统，实现了对具有概率知识库的查询的概率计算和推理学习算法。

    May, 2014

  • CLP (BN)：用于概率知识的约束逻辑编程

    通过约束逻辑编程的框架，提出了一种新方法 CLP (BN)，用于表达贝叶斯网络，该方法使用唯一的新符号 Skolem 函数表示具有未知值的对象，与 PRMs 和概率逻辑程序相关。

    Oct, 2012

  • 关于实现概率逻辑编程语言 ProbLog 的论文

    该研究介绍了 ProbLog 的概念以及相关算法，针对大型生物网络提出了一种有效执行查询的方式。

    Jun, 2010

  • 概率逻辑编程中的 “What if?

    本文扩展了 ProbLog 语言，增加了 “What if” 查询的功能，并提出了一种能够处理 ProbLog 程序的反事实查询的方法，同时提供了完整的实现以及对查询可扩展性的影响的洞见，并显示了该方法与具有析取注释的逻辑程序的因果语义一致。

    May, 2023

  • 概率逻辑程序的语义和复杂度

    本文研究基于 Sato 分布语义的概率逻辑程序，分析了基于稳定和基于良基模型这两种语义，探讨了 credal 语义产生的概率模型集合是无限单调 Choquet 容量的结果产生的几个有用的结果，并研究了其推理和查询的复杂度。作者对此进行了详细说明，并对无环、分层、周期性的命题和关系程序，提出了推理和查询复杂度的结果，该复杂度达到各种计数层次和指数级别。

    Jan, 2017

  • 通过模态逻辑形式化统计因果关系

    提出了一个形式语言 StaCL，用于描述和解释统计因果关系，并可用于进行因果推断和推导 Pearl 的 do-calculus 规则。

    Oct, 2022

  • 概率逻辑编程中的程序解释

    该研究提出了一种新方法，利用概率逻辑编程模型来生成精简且有因果结构的解释程序，使得用户可以根据可视述词并隐藏不感兴趣的细节。

    Oct, 2022

  • 概率约束逻辑编程

    本文基于概率约束编程模型，提出了一种基于对数线性概率模型的参数估计和查询概率约束编程模型中最可能的分析方法，并提供了适用于大数据空间的合适的近似方法。

    Nov, 1997