On forgetting postulates in answer set programming
Notice bibliographique
Résumé
Forgetting is an important mechanism for logic-based agent systems. A recent interest has been in the desirable properties of forgetting in answer set programming (ASP) and their impact on the design of forgetting operators. It is known that some sub-sets of these properties are incompatible, i.e., they cannot be satisfied at the same time. In this paper, we are interested in the question on the largest set ∆ of pairs (Π, V), where Π is a logic program and V is a set of atoms, such that a forgetting operator ex-ists that satisfies all the desirable properties for each (Π, V) in ∆. We answer this question positively by discovering the precise condition under which the knowledge forgetting, a well-established approach to forgetting in ASP, satisfies the property of strong persistence, which leads to a sufficient and neces-sary condition for a forgetting operator to satisfy all the desirable properties proposed in the literature. We explore computational complexities on check-ing the condition and present a syntactic character-ization which can serve as the basis of computing knowledge forgetting in ASP.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».