Vi presenterar en metod för dynamisk genetration Bayesianska nätverk från kunskapsbaser som består av första ordningens sannolikhetslogiska meningar. Vi presenterar en undergrupp av sannolikhetslogik som är tillräcklig för att representera klassen Bayesianska nätverk med diskret värderade noder. Vi ställer krav på formen av de meningar som garanterar att kunskapsbasen innehåller all den probabilistiska information som krävs för att skapa ett nätverk. Vi definierar begreppet d-separation för kunniga kantbaser och bevisar att en kunskapsbas med självständighetsvillkor som definieras av d-separation är en komplett specifikation av en sannolikhetsfördelning. Vi presenterar en nätarbetsgenereringsalgoritm som, med tanke på ett irrationellt problem i form av en fråga Q och en uppsättning bevis E, genererar ett nätverk för att beräkna P(QIE). Vi bevisar att algoritmen är korrekt. proaches som ger en nätverksgeneration algoritm presenterar en komplett semantik för kunskapsbasen representationsspråk, oberoende av den particu lar generation algoritm. En sådan semantik är viktig av två skäl. För det första, eftersom en användare av ett system för nätverksgenerering kodar information på det språk som kan användas vid kantrepresentation, måste han känna till vad som är meningen med meningar på det språket. Som man, et.al. l1992] påpekar att denna semantik bör specificeras utan att man tar hänsyn till detaljerna i nätgenereringsprocessen. För det andra vill man kunna bevisa att nätverksgenerationens algoritm är kor rect. För att vara korrekt, algoritmen måste tro fullt ut kartlägga probabilistiska relationer i kunskapsbasen till probabilistiska relationer i nätverket. För att kunna bevisa detta måste vi ha en formell specificering av de probabilistiska relationerna i kunskapsbasen. Vi tar upp problemet med att tillhandahålla en formell semantik för kunskapsbasen genom att använda första ordningens sannolikhetslogik som representationsspråk. Vi presenterar en undergrupp av sannolikhetslogik som är tillräcklig för att representera klassen Bayesianska nätverk med diskreta knutpunkter. Vi ställer krav på formen av de avtal som garanterar att kunskapsbasen innehåller all probabilistisk information som behövs för att skapa ett nätverk. Vi definierar en oberoende semantik för kunskapsbasen som är jämförbar med Pearls [1988] definition av d-separation för Bayesiska nätverk. Vi bevisar att en kunskapsbas med oberoende villkor som definieras av d-separation är en fullständig spec-
Skapandet av ett Bayesian Network från en probabilistisk kunskapsbas var pionjär av Peter Haddawy REF.
Generating Bayesian Networks from Probability Logic Knowledge Bases
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}