43、模态理论学习与属性项挖掘算法解析

模态理论学习与属性项挖掘算法解析

模态理论学习

在学习模态理论方面，有一些关键的理念被提出。首先是用于指定模态假设语言的机制，它对高阶逻辑学习设置进行了扩展。模态作为一种语言特性，具有明显的实用性，这种通用设置展示了将其融入学习过程的良好方式，我们也期望更传统的归纳逻辑编程（ILP）设置能以类似方式进行“升级”。

这里有两个示例，它们构成了该研究的第二个贡献。这两个示例共同展示了在假设语言中引入模态所带来的新可能性。以管家代理为例的多智能体学习范式在ILP中是新颖的，并且具有很大的潜力。理论修订示例则为一个古老的ILP问题提供了全新的视角。这两个示例的共同之处在于从多个知识源进行学习。

目前所引入的技术是全新的，还有很多工作有待完成。已经有了所描述内容的原型实现，下一步是进行大量实验，以证实该方法的有效性。可以在特定框架下分析学习模态理论的复杂性，我们预计在非模态设置中已确立的结果（包括积极和消极的）在模态设置中仍然适用，也就是说，引入模态不会带来显著的成本。

在相关工作方面，描述逻辑可以被视为模态逻辑的一种形式，相关研究可以在描述逻辑学习理论的文献中找到。增量理论修订在ILP中已经被研究了很长时间，这里引入的框架允许通过修订先前获得的定义（追溯多个步骤）来获得新定义，而现有框架通常仅限于修订一个先前的定义。另一个值得注意的区别是，在我们的框架中，可允许的修订操作被包含在假设语言中，而不是像现有设置那样包含在实际的理论修订算法中。在信念修订方面，大量文献受到了相关研究的启发，但在这些工作中，如果使用模态逻辑，通常是作为信念修订过程本身的逻辑元语言，而不是用于表达信念的逻辑（通常是命题逻辑）。目前还没有关于信念逻辑像模态高阶逻辑一样丰富的信念修订工作，并且现有信