Kenniscompilatie en tellen: een algebraïsche reis
Notice bibliographique
Résumé
The journey captured by this dissertation centers around knowledge compilation, model counting, and their role within state-of-the-art inference algorithms for probabilistic logic programming (PLP) languages. Model counting is the task of finding the number of solutions that satisfy a given set of constraints such as 'A or not B, and C'. Knowledge compilation techniques can reformulate these constraints such that counting becomes easier. This dissertation has four main contributions in this domain: 1) It introduces a novel improvement to model counters that enhances their performance by exploiting symmetries present within the constraints. 2) It demonstrates the general applicability of the algebraic model counting (AMC) variant, through its use within a decision making under uncertainty setting, and a synthesis of the 15-year ProbLog journey and the resulting insight that several PLP frameworks are unifiable under the same algebraic counting framework. 3) It analyzes the impact of the variable integration order on weighted model integration tasks, a counting variant that involves continuous variables, and proposes several novel ordering heuristics that significantly reduce the model integration run time. 4) It contributes to laying the foundations for knowledge compilation with respect to a background theory, which allows the use of constraints that go beyond Boolean variables, including arithmetic constraints.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».