Relational logistic regression: the directed analog of Markov logic networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
www-ai.cs.uni-dortmund.de/PERSONAL/kersting.html homes.soic.indiana.edu/natarasr / cs.ubc.ca/˜poole/ Relational logistic regression (RLR) was presented at the 14th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR-2014). RLR is the di-rected analogue of Markov logic networks. Whereas Markov logic networks define distributions in terms of weighted for-mulae, RLR defines conditional probabilities in terms of weighted formulae. They agree for the supervised learning case when all variables except a query leaf variable are ob-served. However, they are quite different in representing dis-tributions. The KR-2014 paper defined the RLR formalism, defined canonical forms for RLR in terms of positive con-junctive (or disjunctive) formulae, indicated the class of con-ditional probability distributions that can and cannot be repre-sented by RLR, and defined many other aggregators in terms of RLR. In this paper, we summarize these results and com-pare RLR to Markov logic networks.
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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 | 0,000 |
| 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