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FRRI：一种用于模糊 - 粗糙规则归纳的新算法
模糊粗糙规则诱导（FRRI）是一种能够生成精确而又简短规则集的新型规则诱导算法，通过将模糊和粗糙集理论结合，提供了对机器学习中解释性问题的一种解决方案。
PDF4 months ago
现象异常而令人迷惑：用假设修正测试语言模型的归纳推理能力
使用迭代性的假设修正技术，通过三步骤的提议、选择和修正来研究语言模型在归纳推理任务中的能力，并发现其在产生假设和筛选规则方面表现出色，但在识别可信规则和应用提议规则方面存在差距，揭示了语言模型在归纳推理任务中的潜力和局限。
PDF9 months ago
语言模型作为归纳推理器
研究用自然语言作为代表知识的表示方法进行归纳推理的新任务 DEER 数据集，提出新的自动度量标准以及基于哲学文献的新任务框架，并且证明了预先训练好的语言模型在该任务上表现优秀。
PDF2 years ago
模糊粗糙理论规则归纳加速器
本文提出了一种基于模糊粗糙理论的规则归纳加速器，它可以避免冗余计算并加速规则分类器的创建，通过采用一种压缩的搜索空间（称为关键集），仅包含更新感兴趣的实例，以进行值的约减，从而大大加快了归纳速度。
PDF2 years ago
外部记忆中的绑定视为新符号的产生
本研究介绍了 Emergent Symbol Binding Network (ESBN)，它是一种采用外部记忆扩展的循环神经网络，能够通过一种变量绑定和间接储存的机制从学习过程中出现符号式表示，使得其能够在抽象规则的学习中达到几乎完美的泛
PDF4 years ago
图神经网络中的逻辑推理能力评估
本研究探讨使用关系学习算法如何进行逻辑推理，在设计了一套基于一阶逻辑的基准测试套件 GraphLog 后，我们使用图神经网络 (GNN) 来进行评估，并发现模型的泛化和适应能力强度受到训练中遇到的不同逻辑规则的多样性的影响。
PDF4 years ago
KDD利用多标记评估指标的反单调性诱导多标记规则
本文研究了多标签头的归纳规则中标签组合数目随标签数量呈指数级增长的挑战性，并测试了多标签评估指标是否满足抗单调性和可分解性等性质，以便于用于多标签头的规则挖掘。
PDF6 years ago
EMNLP训练模型全局解释的规则归纳
本文提出了一种通过规则归纳技术，捕捉特征间关系来全局解释神经网络预测的方法，对 20 个新闻组数据集上的 4 类文本分类神经网络进行全局解释，并获得了 F1 - 得分 0.80。
PDF6 years ago