A Model-Theoretic Approach to Belief Change in Answer Set Programming
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Notice bibliographique
Résumé
We address the problem of belief change in (nonmonotonic) logic programming under answer set semantics. Our formal techniques are analogous to those of distance-based belief revision in propositional logic. In particular, we build upon the model theory of logic programs furnished by SE interpretations, where an SE interpretation is a model of a logic program in the same way that a classical interpretation is a model of a propositional formula. Hence we extend techniques from the area of belief revision based on distance between models to belief change in logic programs. We first consider belief revision: for 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 . We investigate several operators, including (logic program) expansion and two revision operators 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 belief revision where it is relatively uninteresting. Expansion and revision are shown to satisfy a suite of interesting properties; in particular, our revision operators satisfy all or nearly all of the AGM postulates for revision. We next consider approaches for merging a set of logic programs, P 1 , ..., P n . Again, our formal techniques are based on notions of relative distance between the SE models of the logic programs. Two approaches are examined. The first informally selects for each program P i those models of P i that vary the least from models of the other programs. The second approach informally selects those models of a program P 0 that are closest to the models of programs P 1 , ..., P n . In this case, P 0 can be thought of as a set of database integrity constraints. We examine these operators with regards to how they satisfy relevant postulate sets. Last, we present encodings for computing the revision as well as the merging of logic programs within the same logic programming framework. This gives rise to a direct implementation of our approach in terms of off-the-shelf answer set solvers. These encodings also reflect the fact that our change operators do not increase the complexity of the base formalism.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle