Probabilstic soft logic

PSL
開発元	LINQS
初版	2011年9月23日
最新版	2.2.2 / 2020年5月20日
リポジトリ	github.com/linqs/psl
プログラミング; 言語	Java
プラットフォーム	Linux, macOS, Windows
種別	機械学習 Statistical relational learning
ライセンス	Apache License 2.0
公式サイト	psl.linqs.org
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Probabilistic soft logic (PSL)は、関係するドメインの中での集合的な、確率的理由づけのためのSRLフレームワーク。PSLは[0,1]の間の値をとるソフト真理変数に関する確率変数のグラフィカルモデルのためのテンプレート言語として一階述語論理を用いる。 ^[2]

概要[編集]

近年、グラフィカルモデルと一階述語論理を結びつけるアプローチにより、関係構造についての複雑な確率モデルが構築されてきた。具体的な例として、マルコフ論理ネットワーク（Markov logic networks; MLNs）がある。MLNsのように、PSLは関係のある領域に関して学習と予測を行うモデリング言語である。

外部リンク[編集]

^ “PSL 2.2.2” (英語). GitHub. 2020年7月16日閲覧。
^ Bach, Stephen; Broecheler, Matthias; Huang, Bert; Getoor, Lise (2017). “Hinge-Loss Markov Random Fields and Probabilistic Soft Logic”. Journal of Machine Learning Research 18: 1–67.

[psl:repo:2.2.2-1] “PSL 2.2.2” (英語). GitHub. 2020年7月16日閲覧。

[bach:jmlr17-2] Bach, Stephen; Broecheler, Matthias; Huang, Bert; Getoor, Lise (2017). “Hinge-Loss Markov Random Fields and Probabilistic Soft Logic”. Journal of Machine Learning Research 18: 1–67.

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