I detta dokument betraktar vi problemet med hävd inferens inom ramen för de probabilistiska programmeringsspråken. Traditionell slutsats i sådana språk innebär konstruktion av en förklaring diagram för frågan som behandlar varje instans av en slumpmässig variabel separat. För många program och frågor, Vi observerar att förklaringar kan sammanfattas i betydligt mer kompakta strukturer som införs i detta papper, kallas "lyft förklaring diagram". I motsats till befintliga upplyfta inferenstekniker generaliserar vår metod för att konstruera upplyfta förklaringar naturligt befintliga metoder för att konstruera förklaringsdiagram. För att beräkna sannolikheten för frågesvar löser vi upprepningar som genereras från de upplyfta graferna. Vi visar exempel där användningen av vår teknik minskar asymptotic komplexitet inference.. De slutsatseralgoritmer som används i många av dessa system för att utvärdera sannolikheten för frågesvar, t.ex. PRISM, Problog och PITA är baserade på en gemensam uppfattning om förklaringsdiagram. Dessa grafer representerar förklaringar, som är uppsättningar av probabilistiska val som avförs under frågeutvärderingen. Förklaringsdiagram genomförs på olika sätt av olika system, t.ex. PRISM använder tabeller för att representera dem under ömsesidig uteslutning och oberoende antaganden om förklaringar; ProbLog och PITA representerar dem med hjälp av Binary Decision Diagrams (BDDs). Slutsats baserad på förklaringsgrafer skalas inte väl till logiska/statistiska modeller med ett stort antal slumpmässiga processer och variabler. Särskilt i modeller som innehåller familjer * ACM ämnesklassificering
Lyften förklaring grafer REF är en generalisering av mark förklaring grafer, som behandlar fall av slumpmässiga processer på ett symboliskt sätt.
Inference in Probabilistic Logic Programs using Lifted Explanations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}