17、随机逻辑程序与自然语言文本规则学习在多分类预测中的应用

随机逻辑程序与自然语言文本规则学习在多分类预测中的应用

随机逻辑程序在多分类预测中的应用

随机逻辑程序（SLPs）在多分类预测领域展现出重要价值。不纯的SLPs能够在概率逻辑程序中对概率知识和确定性知识进行建模，将非概率领域知识与概率相结合是SLPs的核心特性。其层次结构提升了可解释性，并且能够从确定性内涵背景知识和基础示例中学习外延背景知识的概率，为解决多分类预测问题提供了良好的表示方式。

然而，当前的FAM算法存在效率问题，尤其是对于大型SLPs。在Linux服务器上进行实验1的5次迭代，至少需要7个CPU日。不过，已有研究探讨了使用制表或采样来提高效率的可能方法。

从机器学习的角度来看，归纳逻辑编程（ILP）方法中的压缩度量和召回率与SLPs中的概率有着不同的应用。ILP使用压缩度量来寻找特定规则，而SLPs中的概率用于衡量具有相同定义的ILP规则的重要性；ILP使用召回率来衡量预测准确性和生成强规则，而SLPs的概率用于解决多分类预测问题。此外，ILP可以处理正例和反例，而SLPs仅从正例中学习。

与一些现有的多分类分类方法相比，使用SLPs进行多分类预测具有显著优势：
1. 对数据分布依赖性低 ：SLPs在概率方面对经验数据分布的依赖性较小，优于多数投票方法。
2. 处理不确定性更自然 ：从数据中学习样本概率，能自然地处理逻辑程序中固有的多预测不确定性，比决策树和顺序模型更自然合理。
3. 无需组合二元分类器 ：该方法不需要像某些方法那样组合或利用多个二元分类器。
4. 建模决策边