Aggregation and constraint processing in lifted probabilistic inference
Notice bibliographique
Résumé
Representations that mix graphical models and first-order logic - called either first-order or relational probabilistic models — were proposed nearly twenty years ago and many more have since emerged. In these models, random variables are parameterized by logical variables. One way to perform inference in first-order models is to propositionalize the model, that is, to explicitly consider every element from the domains of logical variables. This approach might be intractable even for simple first-order models. The idea behind lifted inference is to carry out as much inference as possible without propositionalizing. An exact lifted inference procedure for first-order probabilistic models was developed by Poole [2003] and later extended to a broader range of problems by de Salvo Braz et al. [2007]. The C-FOVE algorithm by Milch et al. [2008] expanded the scope of lifted inference and is currently the state of the art in exact lifted inference. In this thesis we address two problems related to lifted inference: aggregation in directed first-order probabilistic models and constraint processing during lifted inference. Recent work on exact lifted inference focused on undirected models. Directed first-order probabilistic models require an aggregation operator when a parent random variable is parameterized by logical variables that are not present in a child random variable. We introduce a new data structure, aggregation parfactors, to describe aggregation in directed first-order models. We show how to extend the C-FOVE algorithm to perform lifted inference in the presence of aggregation parfactors. There are cases where the polynomial time complexity (in the domain size of logical variables) of the C-FOVE algorithm can be reduced to logarithmic time complexity using aggregation parfactors. First-order models typically contain constraints on logical variables. Constraints are important for capturing knowledge regarding particular individuals. However, the impact of constraint processing on computational efficiency of lifted inference has been largely overlooked. In this thesis we develop an efficient algorithm for counting the number of solutions to the constraint satisfaction problems encountered during lifted inference. We also compare, both theoretically and empirically, different ways of handling constraints during lifted inference.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».