Cautious Rule-Based Collective Inference

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00332835" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00332835 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.ijcai.org/proceedings/2019/" target="_blank" >https://www.ijcai.org/proceedings/2019/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/922" target="_blank" >10.24963/ijcai.2019/922</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Cautious Rule-Based Collective Inference

Popis výsledku v původním jazyce

Collective inference is a popular approach for solving tasks as knowledge graph completion within the statistical relational learning field. There are many existing solutions for this task, however, each of them is subjected to some limitation, either by restriction to only some learning settings, lacking interpretability of the model or theoretical test error bounds. We propose an approach based on cautious inference process which uses first-order rules and provides PAC-style bounds.

Název v anglickém jazyce

Cautious Rule-Based Collective Inference

Popis výsledku anglicky

Collective inference is a popular approach for solving tasks as knowledge graph completion within the statistical relational learning field. There are many existing solutions for this task, however, each of them is subjected to some limitation, either by restriction to only some learning settings, lacking interpretability of the model or theoretical test error bounds. We propose an approach based on cautious inference process which uses first-order rules and provides PAC-style bounds.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA17-26999S" target="_blank" >GA17-26999S: Hluboké relační učení</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence

ISBN

978-0-9992411-4-1

ISSN

—

e-ISSN

1045-0823

Počet stran výsledku

2

Strana od-do

6466-6467

Název nakladatele

International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization

Místo vydání

—

Místo konání akce

Macau

Datum konání akce

10. 8. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—