A semantic framework for neurosymbolic computation
Notice bibliographique
Résumé
The field of neurosymbolic AI aims to benefit from the combination of neural networks and symbolic systems. A cornerstone of the field is the translation or encoding of symbolic knowledge into neural networks . Although many neurosymbolic methods and approaches have been proposed, and with a large increase in recent years, no common definition of encoding exists that can enable a precise, theoretical comparison of neurosymbolic methods. This paper addresses this problem by introducing a semantic framework for neurosymbolic AI. We start by providing a formal definition of semantic encoding , specifying the components and conditions under which a knowledge-base can be encoded correctly by a neural network. We then show that many neurosymbolic approaches are accounted for by this definition. We provide a number of examples and correspondence proofs applying the proposed framework to the neural encoding of various forms of knowledge representation. Many, at first sight disparate, neurosymbolic methods, are shown to fall within the proposed formalization. This is expected to provide guidance to future neurosymbolic encodings by placing them in the broader context of semantic encodings of entire families of existing neurosymbolic systems. The paper hopes to help initiate a discussion around the provision of a theory for neurosymbolic AI and a semantics for deep learning .
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».