Computing LPMLN using ASP and MLN solvers

LPMLN is a recent addition to probabilistic logic programming languages. Its main idea is to overcome the rigid nature of the stable model semantics by assigning a weight to each rule in a way similar to Markov Logic is defined. We present two implementations of LPMLN, lpmln2asp and lpmln2mln. Syste...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Theory and practice of logic programming Jg. 17; H. 5-6; S. 942 - 960
Hauptverfasser:	LEE, JOOHYUNG, TALSANIA, SAMIDH, WANG, YI
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Cambridge, UK Cambridge University Press 01.09.2017
Schlagworte:	Computation Constraint modelling Enumeration Logic programming Markov processes Probabilistic inference Programming languages Regular Papers Semantics Solvers Answer Set Programming Markov Logic LPMLN
ISSN:	1471-0684, 1475-3081
Online-Zugang:	Volltext
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