ProbLog is a popular probabilistic logic programming language/tool, widely used for applications requiring to deal with inherent uncertainties in structured domains. In this paper we study connections between ProbLog and a variant of another well-known formalism combining symbolic reasoning and reasoning under uncertainty, i.e. probabilistic argumentation. Specifically, we show that ProbLog is an instance of a form of Probabilistic Abstract Argumentation (PAA) that builds upon Assumption-Based Argumentation (ABA). The connections pave the way towards equipping ProbLog with alternative semantics, inherited from PAA/PABA, as well as obtaining novel argumentation semantics for PAA/PABA, leveraging on prior connections between ProbLog and argumentation. Further, the connections pave the way towards novel forms of argumentative explanations for ProbLog's outputs.


翻译:ProbLog是一种流行的概率逻辑编程语言/工具,广泛应用于需要在结构化领域处理固有不确定性的应用中。本文研究了ProbLog与另一种结合符号推理和不确定性推理的著名形式体系(即概率论证)变体之间的联系。具体而言,我们证明ProbLog是基于假设论证(ABA)的概率抽象论证(PAA)的一种实例。这些联系为利用PAA/PABA继承的替代语义来装备ProbLog,以及通过利用ProbLog与论证之间的既有联系来为PAA/PABA获取新颖的论证语义铺平了道路。此外,这些联系还为ProbLog的输出探索新型论证性解释提供了途径。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月12日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Arxiv
31+阅读 · 2018年11月13日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:00
21世纪的无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:05
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:51
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月12日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Arxiv
31+阅读 · 2018年11月13日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员