I detta arbete presenterar vi Cutting Plane Inference (CPI), en maximal A Posteriori (MAP) inference metod för statistisk relativ inlärning. Ramad i termer av Markov Logic och inspirerad av Cutting Plane Method, kan det ses som en metaalgoritm som omedelbart små delar av en stor och komplex Markov Network och sedan löser dessa med hjälp av en konventionell MAP metod. Vi utvärderar CPI på två uppgifter, Semantic Rollmärkning och Joint Entity Resolution, medan plugging i två olika MAP inference metoder: den nuvarande metoden för MAP inference i Markov Logic, MaxWalkSAT, och Integer Linear Programmering. Vi observerar att när båda metoderna används med KPI är de betydligt snabbare än när de används ensamma. Dessutom förbättrar CPI noggrannheten hos MaxWalkSAT och bibehåller exaktheten i Integer Linear Programmering.
Beast, utvecklat av Riedel REF, använder Cutting Planes Inference (CPI) optimering, som omedelbart och löser små delar av ett komplext MLN-nätverk.
Improving the Accuracy and Efficiency of MAP Inference for Markov Logic
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}