Uppgifter som registreringslänkning och multi-mål spårning, som innebär att rekonstruera den uppsättning objekt som ligger till grund för vissa observerade data, är särskilt utmanande för probabilistisk inferens. Det senaste arbetet har lett till en effektiv och korrekt slutsats om sådana problem med hjälp av tekniker från Markov-kedjan Monte Carlo (MCMC) med skräddarsydda förslagsdistributioner. För närvarande kräver införandet av ett sådant system kodning av MCMC-statsrepresentationer och sannolikhetsberäkningar som är specifika för en viss applikation. Ett alternativt tillvägagångssätt, som vi följer i detta dokument, är att använda ett allmänt probabilistiskt modelleringsspråk (som BLOG) och en generisk Metropolis-Hastings MCMC-algoritm som stöder användarvänliga förslagsdistributioner. Vår algoritm får flexibilitet genom att använda MCMC-stater som endast är partiella beskrivningar av möjliga världar; vi tillhandahåller villkor under vilka MCMC över partiella världar ger korrekta svar på frågor. Vi visar också hur man använder ett sammanhangsspecifikt Bayes-nät för att identifiera de faktorer i acceptanssannolikheten som måste beräknas för ett visst föreslaget drag. Experimentella resultat på en citeringsmatchande uppgift visar att vår allmänna MCMC-motor med fördel jämför med ett applikationsspecifikt system.
Milch och Russell utvecklade en MCMC-strategi där stater endast är partiella beskrivningar av möjliga världar REF.
General-Purpose MCMC Inference over Relational Structures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}