All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

MaLARea SG1 - Machine learner for automated reasoning with semantic guidance

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F08%3A00100073" target="_blank" >RIV/00216208:11320/08:00100073 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    MaLARea SG1 - Machine learner for automated reasoning with semantic guidance

  • Original language description

    This paper describes a system combining model-based and learning-based methods for automated reasoning in large theories, i.e. oil a large number of problems that use many axioms, lemmas, theorems, definitions, and symbols, in a consistent fashion. The implementation is based oil the existing MaLARea system, which cycles between theorem proving attempts and learning axiom relevance from successes. This system is extended by taking into account semantic relevance of axioms, in a way similar to that of the SRASS system. The resulting combined system significantly outperforms both MaLARea and SRASS on the MPTP Challenge large theory benchmark, in terms of both the number of problems solved and the time taken to find solutions. The design, implementation,and experimental testing of the system are described here.

  • Czech name

    MaLARea SG1 - Strojové učení se pro automatické dokazování se sémantickým řízením

  • Czech description

    Článek popisuje v současnosti nejsilnejší existující systém pro automatické dokazování vět nad velkými matematickými teoriemi jako je databáze Mizar. Systém propojuje sémantické metody založené na tvorbě a použití databáze modelů s metodami strojového učení z předchozích důkazů, a používá tyto metody pro výběr dostatečně malé množiny nejrelevantnejších axiomů vhodných pro důkaz hypotéz. Tento systém zvítězil v kategorii řešení velkých matematických problémů (MZR) letošního (2008) ročníku soutěže automatických dokazovačů (CASC) v Sydney, a vyřešil 1.5-krát více problémů než druhý nejlepší systém v této kategorii.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

    JD - Use of computers, robotics and its application

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Others

  • Publication year

    2008

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    Proceedings of the 4th International Joint Conference on Automated Reasoning

  • ISBN

    978-3-540-71069-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Number of pages

    16

  • Pages from-to

  • Publisher name

    SPRINGER-VERLAG BERLIN

  • Place of publication

    HEIDELBERGER PLATZ 3, D-14197 BERLIN, GERMANY

  • Event location

    HEIDELBERGER PLATZ 3, D-14197 BERLIN, GERMANY

  • Event date

    Jan 1, 2008

  • Type of event by nationality

    WRD - Celosvětová akce

  • UT code for WoS article

    000258887400037