Alternating Fixpoint Operator for Hybrid MKNF Knowledge Bases as an\n Approximator of AFT
Notice bibliographique
Résumé
Approximation fixpoint theory (AFT) provides an algebraic framework for the\nstudy of fixpoints of operators on bilattices and has found its applications in\ncharacterizing semantics for various classes of logic programs and nonmonotonic\nlanguages. In this paper, we show one more application of this kind: the\nalternating fixpoint operator by Knorr et al. for the study of the well-founded\nsemantics for hybrid MKNF knowledge bases is in fact an approximator of AFT in\ndisguise, which, thanks to the power of abstraction of AFT, characterizes not\nonly the well-founded semantics but also two-valued as well as three-valued\nsemantics for hybrid MKNF knowledge bases. Furthermore, we show an improved\napproximator for these knowledge bases, of which the least stable fixpoint is\ninformation richer than the one formulated from Knorr et al.'s construction.\nThis leads to an improved computation for the well-founded semantics. This work\nis built on an extension of AFT that supports consistent as well as\ninconsistent pairs in the induced product bilattice, to deal with\ninconsistencies that arise in the context of hybrid MKNF knowledge bases. This\npart of the work can be considered generalizing the original AFT from symmetric\napproximators to arbitrary approximators.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».