Relational Learning from Ambiguous Examples
Dominique Bouthinon, Henry Soldano · 2014
Dans cet article nous étudions une situation d’apprentissage relationnel où chaque exemple est ambigu dans le sens où il est dissimulé au sein d’un ensemble de descriptions. Ce cas apparait en apprentis-sage de règles lorsque les valeurs de vérité de certains atomes décrivant un exemple sont inconnues, alors qu’on dispose d’une théorie du domaine permettant de limiter les descriptions possibles de cet exemple. Le but de la tâche d’apprentissage étudiée ici est de trouver, malgré l’ambiguité des exemples, la plus simple représentation du concept sous-jacent. Nous présentons tout d’abord un cadre d’apprentissage de règles du premier ordre à partir d’exemples ambigus, puis une implementation de ce cadre appelée LEAR. Enfin, nous proposons des résultats expérimentaux où LEAR fait face à des degrés d’ambiguité croissants.