MMMay, 2014

大数据上基于良基语义的高效计算

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TL;DR本文提出了一种基于 MapReduce 框架的并行化方法，探讨了基于良基的语义如何处理海量数据，并指出实验结果表明其可扩展性好，具有应用于数十亿条事实的潜力。此外，这是第一篇涉及任意元谓词的大规模非单调推理的研究。
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发现论文，激发创造
  • 大数据推理和高级分析的扩展

    BigDatalog 是 Datalog 的扩展，旨在实现在 Apache Spark 和多核系统上的性能和可扩展性，其图分析性能优于 GraphX，通过实现技术（例如半朴素极限和魔术集）解决了在递归中使用数量、总和和极值等问题。

    Jul, 2018

  • 排他性逻辑程序的基础语义比较和计算

    本文从不同角度探讨了非简洁逻辑规划的互补推理，通过稍微修改定义非简洁互补语义的一些方法，我们展示了一种直观的互补推理形式，并提供了一种自下而上的程序，从而阐明了不同方法之间的关系及其优缺点。

    Jan, 2003

  • 大规模场景中预计算 Datalog 评估计划

    本文介绍一种用于优化 Datalog 查询的索引技术，通过确定最佳索引方案及 Datalog 规则的适当排列来降低内存消耗并优化查询效率，结果表明在不损失效率的情况下，内存使用显著减少。

    Jul, 2019

  • 逻辑编程语义的统一方法

    本文介绍了基于水平映射的概念性新方法，可提供逻辑程序不同语义的统一特征。通过给出一些主要语义的新特征，更特别是对于确定性程序的最小模型语义，适合语义，和良基语义的统一特征，我们将展示我们的方法。同时提供了弱完美模型语义的新特征。

    Oct, 2002

  • 聚合递归在图分析到机器学习中的大数据应用

    使用 PreM 概念优化聚合 - 分层程序的语义，使递归逻辑程序和演绎数据库具有高效操作语义，并使其能够在分布式平台上具有优越的性能和可扩展性，进而可实现各种数据挖掘和机器学习应用的声明式表达，包括 Datalog、Prolog 和 SQL

    Sep, 2019

  • 具有上下文敏感声明性语法的扩展合成逻辑推理数据集

    利用培训语言模型模仿定理证明器在过程生成的问题上进行逻辑推理仍然是自然语言处理的一个挑战。我们提出了一个更简单、更普遍的声明性框架，通过灵活的上下文敏感规则来绑定多种语言（特别是简化英语和 TPTP 定理证明语言），从而改进了逻辑推理的能力。我们使用语义约束在生成过程中，并对谓词进行仔细的英语表达，提高了逻辑推理能力，而不损害自然英语任务。我们使用相对较小的 DeBERTa-v3 模型在人类编写的逻辑数据集 FOLIO 上实现了最先进的准确性，在有或无外部求解器的情况下，精度超过了 GPT-4 12%。

    Jun, 2024

  • 在数据库和逻辑编程系统中尝试递归查询

    本文介绍了一个名为 DLV$^{DB}$ 的新系统，该系统旨在解决推理海量数据时存在的主存限制，外部数据库管理系统的互动不易等问题，并在比较逻辑推理和数据库的几个先前的系统（LDL ++，XSB，Smodels 和三个顶级商业 DBMS）的实验分析中获得了显着的效能优势。

    Apr, 2007

  • 从底向上基于转换的计算井然模型

    本文提出了一种用于计算非非分离逻辑程序的基于条件事实和基本程序转换的自下而上算法框架，并展示了该方法的优势。

    Nov, 2000

  • DeepLogic: 基于端到端可微分的逻辑推理

    探索如何使用基于 RNN 的迭代神经网络将符号逻辑定义为字符级逻辑程序，使其在高维向量空间中学习推理，进一步分析学习推理算法如何产生逻辑程序中的原子、文字和规则表示，并针对谓词和常量符号的长度以及多次跳跃推理的步数进行评估。

    May, 2018

  • 基于良基语义和广义稳定模型的绑架

    本文介绍了一个将表扬逻辑编程与表格逻辑编程结合的方法，可以在显式否定和答案集的情况下计算基于显式否定和答案集的抽象，同时提供了一个用于评估查询的新型表格方法。

    Dec, 2003