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Erschienen in:
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2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

New Advances in Logic-Based Probabilistic Modeling by PRISM

verfasst von : Taisuke Sato, Yoshitaka Kameya

Erschienen in: Probabilistic Inductive Logic Programming

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We review a logic-based modeling language PRISM and report recent developments including belief propagation by the generalized inside-outside algorithm and generative modeling with constraints. The former implies PRISM subsumes belief propagation at the algorithmic level. We also compare the performance of PRISM with state-of-the-art systems in statistical natural language processing and probabilistic inference in Bayesian networks respectively, and show that PRISM is reasonably competitive.

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Metadaten
Titel
New Advances in Logic-Based Probabilistic Modeling by PRISM
verfasst von
Taisuke Sato
Yoshitaka Kameya
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Probabilistic Inductive Logic Programming

Print ISBN: 978-3-540-78651-1

Electronic ISBN: 978-3-540-78652-8

Copyright-Jahr: 2008

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78652-8_5