Jun, 2022

plingo: 一种基于 lpmln 的 Clingo 概率推理系统

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TL;DRPlingo 是基于 ASP 的 LP^MLN 的概率扩展，并可以映射到优化问题，提供了三种使用不同输入语言和推理模式的前端。通过基于新的方法的近似技术，将 LP^MLN 重新实现为现代 ASP 技术的核心。我们通过与其他概率系统进行比较，从经验上评估 Plingo 的性能。
发现论文，激发创造
  • 使用 ASP 和 MLN 求解器计算 LPMLN

    LPMLN 是一种概率逻辑编程语言，其主要思想是通过为每个规则分配权重来克服固定模型语义的刚性，类似于 Markov 逻辑的定义，并提供了两种实现方法来进行推理。

    Jul, 2017

  • eclingo: 一个 Epistemic Logic Programs 求解器

    eclingo 是基于 Answer Set Programming 系统 clingo 开发的一个解决 Gelfond 1991 下的认知逻辑程序的求解器，通过使用 clingo 的语法扩展能力定义主观文字实现了对程序的谨慎和勇敢结果的搜索，并在一些场景中提高求解效率。

    Aug, 2020

  • Clingo = ASP + Control: 预备报告

    介绍了新的 ASP 系统 clingo 4，其提供高级结构来实现复杂推理过程，支持高级搜索形式（如优化或理论求解），并通过嵌入脚本语言 lua 和 python 实现控制能力，为 ASP 的声明输入语言提供了一种新的指令来支持命名和可参数化子程序的逻辑程序结构化。通过严格分离逻辑程序和控制程序，clingo 4 还取消了增量和反应推理的专用系统，其灵活性超越了 iclbingo 和 oclingo 的解决过程。

    May, 2014

  • Clingo 线性约束与整数和实数

    该研究论文介绍了一种基于 ASP 系统 clingo 的算法框架，利用线性约束扩充基本 ASP，实现了不同形式的线性约束，并在反应式环境下演示其应用。最后，对该算法进行了实证评估。

    Jul, 2017

  • 概率与神经符号逻辑编程的半环

    概率逻辑编程领域集中在将概率模型整合到基于逻辑的编程语言中。我们提供了一个统一的代数逻辑编程视角，表明大部分概率逻辑编程的扩展都可以在一个共同的代数逻辑编程框架中加以表述，其中事实用半环的元素标记，而析取和合取用加法和乘法替代。这不仅适用于概率逻辑编程的变体本身，还适用于基于（代数）模型计数的底层执行机制。

    Feb, 2024

  • 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

  • 使用 Clingo 求解多次 ASP

    提出了一种名为 Multi-shot ASP solving 的 Answer Set Programming 新范式，采用 clingo 实现，可以灵活处理不断变化的逻辑程序并可进行高级搜索等操作，同时采用模块化编程方式实现。

    May, 2017

  • 混合概率逻辑编程：推理和学习

    本文研究了概率逻辑编程，扩展了支持离散和连续随机变量，并引入了新的采样算法和混合模型，解决了从带有缺失值和概率背景知识的关系数据中学习 PLP 的问题。

    Feb, 2023

  • 一阶概率推理的对数线性模型

    该论文探讨了在概率约束逻辑编程中对数线性模型的研究，并将其应用到一阶概率推理中，介绍了基于标记和未标记的确定性子句确定证明概率的随机逻辑程序概率定义，通过归一化证明概率中原子公式本身的概率，扩展了相关理论，同时通过归纳逻辑编程从数据中归纳出对数线性模型的特征，最后用其他方法对其进行比较。

    Jan, 2013

  • 离散 - 连续领域中的声明性概率逻辑编程

    研究发现，虽然有已有的可扩展离散随机变量的分布语义和 PLP 语言及标准推理引擎，但是对于混合离散和连续随机变量的声明性语义还不够普及，因此本文提出了混合分布语义和混合 PLP 语言 DC-ProbLog 及其基于知识编译的推理引擎 infinitesimal algebraic likelihood weighting (IALW)，这是第一个基于知识编译的混合概率编程推理算法。

    Feb, 2023