Under de senaste åren har flera ramverk och system föreslagits som utvidgar Inductive Logic Programming (ILP) till Svarsset Programming (ASP) paradigm. I ILP måste alla exempel förklaras med en hypotes tillsammans med en given bakgrundskunskap. I befintliga system är bakgrundskunskapen densamma för alla exempel, men exempel kan vara kontextberoende. Detta innebär att vissa exempel bör förklaras i samband med viss information, medan andra bör förklaras i olika sammanhang. I detta dokument fångar vi detta begrepp och presenterar en kontextberoende förlängning av ramen Learning from Ordered Response Sets. I denna förlängning kan sammanhang användas för att ytterligare strukturera bakgrundskunskapen. Vi föreslår sedan en ny iterativ algoritm, ILASP2i, som utnyttjar denna funktion för att skala upp det befintliga ILASP2-systemet till lärande uppgifter med ett stort antal exempel. Vi visar vinsten i skalbarhet genom att tillämpa båda algoritmerna på olika inlärningsuppgifter. Våra resultat visar att jämfört med ILASP2 kan det nya ILASP2i-systemet vara två storleksordningar snabbare och använda två storleksordningar mindre minne, samtidigt som samma genomsnittliga noggrannhet bevaras. Detta dokument är under övervägande för godkännande i TPLP.
Nyligen REF föreslog sammanhangsberoende lärande för beställda svarsprogram.
Iterative Learning of Answer Set Programs from Context Dependent Examples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}