Sammanfattning Trots tidigt intresse Predicate Invention har nyligen varit underexploaterad inom ILP. Vi utvecklar en ram där prediktera uppfinning och rekursiva generaliseringar genomförs med hjälp av bortförande med avseende på en metatolk. Metoden bygger på ett tidigare outforskat fall av Inverse Entailment for Grammatical Inference of Regular languages. Varje abducerad grammatik H representeras av en förening av existentiellt kvantifierade atomformler. Således är ¬H en universellt kvantifierad klausul som representerar ett förnekande. Hypotesutrymmet för lösningar för ¬H kan beställas av  på -subsumption. Vi visar att representationen kan kartläggas till ett fragment av högre ordrar Datalog där atomformler i H är projektioner av första ordningens bestämda klausul grammatik regler och existentiellt kvantifierade variabler är projektioner av första ordningen predikat symboler. Detta gör det möjligt att genomföra prediktiva uppfinningar genom införandet av första ordningens variabler. Tidigare arbete av Inoue och Furukawa använde bortförande och meta-nivå resonemang för att uppfinna predikat som representerar förslag. I detta dokument används däremot bortförande med en metainterpretiv ram för att uppfinna relationer. Vi beskriver implementeringarna av Meta-tolkande lärande (MIL) med hjälp av två olika deklarativa representationer: Prolog och Svar Set Programmering (ASP). Vi jämför dessa implementationer mot ett toppmodernt ILP-system MCTopLog med hjälp av datauppsättningen för lärande Regelbunden och kontextfri grammatik samt att lära sig en förenklad naturlig grammatik och en grammatisk beskrivning av en trappa. Experiment visar att på slumpmässigt valda grammatiker har de två implementationerna betydligt högre noggrannhet än MC-TopLog. När det gäller körtid är Metagol totalt sett snabbast i dessa uppgifter. Experiment visar att Prolog genomförandet är konkurrenskraftig med ASP en på grund av dess förmåga att koda en stark procedurmässig partiskhet. Vi visar att MIL kan appliceras på att lära sig naturlig grammatik. I detta fall visar experiment att öka den tillgängliga bakgrundskunskapen, minskar körtiden. Dessutom har ASP M (ASP med hjälp av en meta-tolk) visat sig ha en hastighetsfördel jämfört med Metagol när bakgrundskunskapen är sparsam. Vi visar också att genom att kombinera Metagol R Editors: Fabrizio Riguzzi och Filip Zelezny. (Metagol med en regelbunden grammatik meta-tolk) och Metagol CF (Context-fri metatolk) kan vi formulera ett system, Metagol RCF, som kan ändra representation genom att först anta målet att vara Regelbunden, och sedan misslyckas detta, byta till att anta att det är Context-fri. Metagol RCF körs upp till 100 gånger snabbare än Metagol CF på grammatik som valts slumpmässigt från regelbunden och icke-regulär sammanhangsfri grammatik.
I det här dokumentet är vår strategi på något sätt en utveckling av metainterpretiv inlärningsstrategi för grammatikinlärning REF.
Meta-interpretive learning: application to grammatical inference
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}