Lernen unsicherer Regeln in HySpirit
Status
Abgeschlossene Diplomarbeit
Verwandte Projekte
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- MIND
- Auswahl geeigneter Datenbanken und Kombination der Retrievalergebnisse für multimediale internationale digitale Bibliotheken
Abgabetermin
2001
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Aufgabenstellung
HySpirit ist ein probabilistisches Datalogsystem, das am Lehrstuhl entwickelt wurde. Neben der Gewichtung von Fakten erlaubt es auch unsichere Regeln (z.B. 50 % aller Menschen sind weiblich), wobei aber die zugehörige Wahrscheinlichkeit explizit angegeben werden muß. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll HySpirit so erweitert werden, daß es die Regelgewichte selbst aus dem vorhandenen Faktenwissen ableiten kann. Ausgehend vom einfachsten Fall, wo Prämissen und Konklusionen als deterministische Fakten gegeben sind, sollen auch komplexere Fälle mit unsicheren Prämissen bzw. bedingte Wahrscheinlichkeiten betrachtet werden. Hierfür sind geeignete Spracherweitungen für HySpirit zu definieren, die entsprechenden Algorithmen zu entwickeln und in das System zu integrieren.
Literatur
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- B. Wüthrich (1993).
- On the Learning of Rule Uncertainties and their Integration into Probabilistic Knowledge Bases. Journal of Intelligent Information Systems 2