デフォルト規則を含む拡張論理プログラムの学習
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概要
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This paper presents a method to learn nonmonotonic rules with exceptions from positive/negative examples and background knowledge in Inductive Logic Programming. We adopt extended logic programs as the form of programs to be learned, in which two kinds of negation, negation as failure and classical negation, are effectively used in the presence of incomplete information. We implemented the learning system LELP. LELP first generates candidate rules from positive examples and background knowledge using ordinary ILP techniques. Default rules with exceptions are then generated as rules with negation as failure using the OWS algorithm. Exceptions are identified from negative examples and are then generalized to default cancellation rules. In LELP, default rules can be produced for both positive and negative consequents. Then, if some instances are possibly classified as both positive and negative, nondeterministic rules are constructed to resolve the inconsistency by getting multiple answer sets. Moreover, hierarchical defaults can also be learned by recursively calling the exception identification algorithm.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 1999-05-01
著者
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