Abstrakt. Detta dokument behandlar två centrala problem för probabilistiska bearbetningsmodeller: parameteruppskattning från ofullständiga data och effektiv hämtning av de mest sannolika analyserna. Dessa frågor har besvarats på ett tillfredsställande sätt endast för probabilistiska regelbundna och kontextfria modeller. Vi tar itu med dessa problem för en mer uttrycksfull probabilistisk begränsande logik programmeringsmodell. Vi presenterar en log-lineär sannolikhetsmodell för probabilistisk begränsningslogik programmering. Ovanpå denna modell definierar vi en algoritm för att uppskatta parametrarna och för att välja egenskaperna hos loglinjära modeller från ofullständiga data. Denna algoritm är en förlängning av den förbättrade iterativa skalningsalgoritmen för Della Pietra, Della Pietra och Lafferty (1995). Vår algoritm gäller för loglinjära modeller i allmänhet och åtföljs av lämpliga approximeringsmetoder när de appliceras på stora datautrymmen. Dessutom presenterar vi ett tillvägagångssätt för att söka efter de mest sannolika analyserna av den probabilistiska begränsningslogiken programmeringsmodellen. Denna metod kan användas för att lösa problemet med tvetydighet i tillämpningar för behandling av naturligt språk.
I REF ) föreslår Riezler tekniker för att dra slutsatser i probabilistisk begränsningslogik programmering.
Probabilistic Constraint Logic Programming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}