answer set programs | BriefGPT

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具有内涵函数的一阶稳定模型语义
通过引入引伸函数，扩展一阶稳定模型语义，并将其用作定义 Answer Set Programming Modulo Theories (ASPMT) 的基础，从而实现类似 SMT 的有效一阶推理，解决包含实数的领域中的接地问题。
PDFa year ago
ACL将大型语言模型与逻辑编程相结合，从文本中进行稳健和通用的推理
本研究探讨大型语言模型在自然语言推理任务上的表现。通过使用少量样本指导大型语言模型进行任务适应，以及可应用于多个任务的可重用的知识模块，结合逻辑形式输入的答案程序，实现了在多项 NLP 基准测试上的最新性能，包括 bAbI，StepGame
PDFa year ago
IJCAINeurASP：将神经网络融入 Answer Set Programming
NeurASP 是一种简单的扩展答案集程序的方法，它综合了神经网络的子符号计算和符号计算。它可以利用预训练的神经网络进行符号计算并通过应用答案集程序中的符号推理来提高神经网络的感知结果。此外，通过使用 ASP 规则训练神经网络，它还可以从规
PDFa year ago
MM建立稳健的答案集程序一致性
本文介绍了一种解决答案集程序中可能存在的矛盾规则的方法 —— 引入冲突解决 lambda 扩展集。通过实现冲突解决过程，不断使用 lambda 扩展集解决冲突，最终得到一个非矛盾的程序，适用于任何允许的输入数据集。
PDF2 years ago
MM基于冲突推导的归纳逻辑编程
这篇论文介绍了基于冲突驱动的归纳逻辑编程方法，主要使用 Answer Set Programs（ASP）进行学习，以提高可扩展性，并提出了可以处理噪声数据集的 ILASP3 和 ILASP4 系统。
PDF4 years ago
归纳学习 Answer Set 程序的 ILASP 系统
该研究论文介绍了归纳逻辑程序设计的目标，提出了一种新的程序学习方法，能够更广泛地适用于偏爱学习，包括默认和异常情况的通识知识，并学习非确定性理论。同时，论文还总结了程序的演变历程，特别强调了可伸缩性。
PDF4 years ago