The generalised distribution semantics and projective families of distributions

要約

我々は、確率的論理プログラミングを支える分散セマンティクスを、その本質的な概念である自由ランダム成分と決定論的部分の分離を抽出することによって一般化します。
これは、確率的データベース、確率的有限モデル理論、および離散リフト ベイジアン ネットワークからのフレームワークを包含する、論理プログラミングそのものを超えた中心的なアイデアを抽象化します。
このような一般的なアプローチの有用性を実証するために、一般化された分布セマンティクスで表現可能な分布の射影ファミリーを完全に特徴付け、興味深い射影ファミリーの大規模なクラスは一般化された分布セマンティクスでは表現できないことと、すでに非常に限定されたフラグメントであることの両方を実証します。
決定部分の論理プログラミング (非巡回決定論理プログラム) は、一般化された分布セマンティクスで表現可能なすべての射影ファミリーを表現するのに十分です。

要約(オリジナル)

We generalise the distribution semantics underpinning probabilistic logic programming by distilling its essential concept, the separation of a free random component and a deterministic part. This abstracts the core ideas beyond logic programming as such to encompass frameworks from probabilistic databases, probabilistic finite model theory and discrete lifted Bayesian networks. To demonstrate the usefulness of such a general approach, we completely characterise the projective families of distributions representable in the generalised distribution semantics and we demonstrate both that large classes of interesting projective families cannot be represented in a generalised distribution semantics and that already a very limited fragment of logic programming (acyclic determinate logic programs) in the determinsitic part suffices to represent all those projective families that are representable in the generalised distribution semantics at all.

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