logic-and-learning-lab/Popper

何を解決するか

Popper は、例と既存の背景知識から論理規則を学習できる帰納論理プログラミング（ILP）システムです。特定の関係（たとえば、親子関係データに基づいて「祖父」の規則を特定するなど）を説明する背後にある論理を自動的に発見するプロセスを自動化します。

動作方法

Popper は3つの主要な入力を扱います：ポジティブおよびネガティブな例を含むファイル、既知の事実を含む背景知識（BK）ファイル、および検索空間（規則のヘッドまたはボディで使用可能な述語）を定義するバイアスファイル。CPSAT や NuWLS などのソルバーを使用して、データに適合する最も単純な論理規則を見つけます。--noisy フラグを使用することで、ノイズのあるデータから学習でき、再帰や型注釈といった高度な論理機能をサポートし、検索プロセスを精緻化できます。

対象ユーザー

Prolog の知識を持つ、記号的AI、論理プログラミング、自動規則発見に取り組む研究者や開発者向けに設計されています。

特徴

• 再帰的規則学習：述語が自身を参照する規則を学習可能。
• ノイズ対応：--noisy フラグを使用して、不完全なデータから学習可能。
• C-SAT および NuWLS 統合：高性能ソルバーをサポートし、規則発見プロセスを高速化。
• カスタマイズ可能な制約：型および方向注釈を使用することで、学習時間を大幅に短縮し、精度を向上可能。