MENŠÍK, Marek, Marie DUŽÍ, Adam ALBERT, Vojtěch PATSCHKA a Miroslav PAJR. Refining concepts by machine learning. Computacion y Sistemas. Centro de Investigacion en Computacion (CIC) del Instituto Politecnico Nacional (IPN), roč. 23, č. 3, s. 943-958. ISSN 1405-5546. doi:10.13053/CyS-23-3-3242. 2019.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Refining concepts by machine learning
Autoři MENŠÍK, Marek (203 Česká republika, garant), Marie DUŽÍ (203 Česká republika), Adam ALBERT (203 Česká republika), Vojtěch PATSCHKA (203 Česká republika) a Miroslav PAJR (203 Česká republika, domácí).
Vydání Computacion y Sistemas, Centro de Investigacion en Computacion (CIC) del Instituto Politecnico Nacional (IPN), 2019, 1405-5546.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Mexiko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/47813059:19240/19:A0000487
Organizační jednotka Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
Doi http://dx.doi.org/10.13053/CyS-23-3-3242
UT WoS 000489136900031
Klíčová slova anglicky generalization; heuristics; machine learning; specialization; TIL; transparent intensional logic
Štítky ÚI
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Ing. Petra Skoumalová, učo 50554. Změněno: 21. 4. 2020 11:14.
Anotace
In this paper we deal with machine learning methods and algorithms applied in learning simple concepts by their refining or explication. The method of refining a simple concept of an object O consists in discovering a molecular concept that defines the same or a very similar object to the object O. Typically, such a molecular concept is a professional definition of the object, for instance a biological definition according to taxonomy, or legal definition of roles, acts, etc. Our background theory is Transparent Intensional Logic (TIL). In TIL concepts are explicated as abstract procedures encoded by natural language terms. These procedures are defined as six kinds of TIL constructions. First, we briefly introduce the method of learning with a supervisor that is applied in our case. Then we describe the algorithm ‘Framework’ together with heuristic methods applied by it. The heuristics is based on a plausible supply of positive and negative (near-miss) examples by which learner’s hypotheses are refined and adjusted. Given a positive example, the learner refines the hypothesis learnt so far, while a near-miss example triggers specialization. Our heuristic methods deal with the way refinement is applied, which includes also its special cases generalization and specialization.
VytisknoutZobrazeno: 28. 3. 2024 14:11