Belief revision of logic programs under answer set semantics
Notice bibliographique
Résumé
We address the problem of belief revision in (nonmonotonic) logic programming under answer set semantics: given logic programs P and Q, the goal is to determine a program R that corresponds to the revision of P by Q, denoted P ∗ Q. Un-like previous approaches in logic programming, our formal techniques are analogous to those of distance-based belief re-vision in propositional logic. In developing our results, we build upon the model theory of logic programs furnished by SE models. Since SE models provide a formal, monotonic characterisation of logic programs, we can adapt well-known techniques from the area of belief revision to revision in logic programs. We investigate two specific operators: (logic pro-gram) expansion and a revision operator based on the distance between the SE models of logic programs. It proves to be the case that expansion is an interesting operator in its own right, unlike in classical AGM-style belief revision where it is rel-atively uninteresting. Expansion and revision are shown to satisfy a suite of interesting properties; in particular, our revi-sion operators satisfy the majority of the AGM postulates for revision. A complexity analysis reveals that our revision op-erators do not increase the complexity of the base formalism. As a consequence, we present an encoding for computing the revision of a logic program by another, within the same logic programming framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».