Upphävd slutsats har föreslagits för olika probabilistiska logiska ramar för att beräkna sannolikheten för frågor i en tid som beror på storleken på de slumpmässiga variablerna snarare än antalet fall. Även om olika författare har betonat dess betydelse för probabilistisk logik programmering (PLP), har hävd slutsats hittills endast tillämpats på relationsspråk utanför logikprogrammering. I detta papper anpassar vi Generalized Counting First Order Variable Elimination (GC-FOVE) till problemet med att beräkna sannolikheten för frågor till probabilistiska logiska program under distribution semantiken. I synnerhet utökar vi Prolog Factor Language (PFL) till att omfatta två nya typer av faktorer som behövs för att representera ProbLog-program. Dessa faktorer tar hänsyn till de befintliga orsakssambanden mellan slumpmässiga variabler och hanteras genom den utvidgning till variabel eliminering som Zhang och Poole föreslagit för hantering av konvergenta variabler och heterogena faktorer. Två nya aktörer läggs till GC-FOVE för behandling av heterogena faktorer. Den resulterande algoritmen, kallad LP 2 för Lifted Probabilistic Logic Programmering, har implementerats genom att ändra PFL-implementationen av GC-FOVE och testats på tre riktmärken för lifted inference. En jämförelse med PITA och ProbLog2 visar tillvägagångssättets potential.
En annan metod för att häva slutsatsen om probabilistiska logiska program presenterades i REF.
Lifted Variable Elimination for Probabilistic Logic Programming
{'venue': 'Theory and Practice of Logic Programming 14 (2014) 681-695', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}