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Enregistrement W2615306226 · doi:10.1145/3091119

Progression of Decomposed Local-Effect Action Theories

2017· article· en· W2615306226 sur OpenAlexaff
Denis Ponomaryov, Mikhail Soutchanski

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Computational Logic · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituation calculusForgettingAction (physics)Bridging (networking)Computer scienceRepresentation (politics)DecompositionSubject (documents)Modularity (biology)Belief revisionTheoryMathematicsArtificial intelligenceCognitive scienceTheoretical computer scienceCognitive psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many tasks related to reasoning about consequences of a logical theory, it is desirable to decompose the theory into a number of weakly related or independent components. However, a theory may represent knowledge that is subject to change, as a result of executing actions that have effects on some of the initial properties mentioned in the theory. Having once computed a decomposition of a theory, it is advantageous to know whether a decomposition has to be computed again in the newly changed theory (obtained from taking into account changes resulting from execution of an action). In this article, we address this problem in the scope of the situation calculus, where a change of an initial theory is related to the notion of progression. Progression provides a form of forward reasoning; it relies on forgetting values of those properties, which are subject to change, and computing new values for them. We consider decomposability and inseparability, two component properties known from the literature, and contribute by studying the conditions (1) when these properties are preserved and (2) when they are lost wrt progression and the related operation of forgetting. To show the latter, we demonstrate the boundaries using a number of negative examples. To show the former, we identify cases when these properties are preserved under forgetting and progression of initial theories in local-effect basic action theories of the situation calculus. Our article contributes to bridging two different communities in knowledge representation, namely, research on modularity and research on reasoning about actions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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