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Sentential decision diagram
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新方法实现了 OWL 2 DL 本体上的神经符号学习
研究人员开发了一种新颖的神经符号学习方法，该方法将 OWL 2 DL 本体与可微分电路相结合。该方法名为 Baobab，将本体编译为句子决策图 (SDDs)，以实现感知网络的训练。该系统成功使用 CNN 识别 MNIST 数字，证明了恢复潜在本体概念和缓解非 Horn 描述逻辑中的推理捷径的能力。
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新的Moose方法增强了OWL 2 EL本体的神经符号学习
研究人员开发了Moose，一种新颖的神经符号学习方法，专为OWL 2 EL配置文件设计，该配置文件用于大型本体，如Gene Ontology和SNOMED CT。与处理命题理论或Datalog的先前方法不同，Moose解决了本体设置中的推理捷径意识问题。该方法将OWL EL TBoxes和ABoxes编译成Sentential Decision Diagrams，实现了可微分的加权模型计数，并通过闭包子句克服了部分监督的表达能力限制。…