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Research Report - School of Information Science ： ISSN 0918-7553 >
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http://hdl.handle.net/10119/8384
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| タイトル: | Extending inductive generalization with abduction |
| 著者: | Kanai, Takashi
Kunifuji, Susumu |
| 発行日: | 1999-03-29 |
| 出版者: | 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 |
| 誌名: | Research report (School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology) |
| 巻: | IS-RR-99-0010 |
| 開始ページ: | 1 |
| 終了ページ: | 15 |
| 抄録: | We proposes an integrated framework of inductive generalization and abductive reasoning. In this framework, inductive hypotheses can be generated even if the background knowledge is not sufficient to generate hypotheses in an usual manner. The main issue of inductive generalization is to construct definitions of given examples when examples and relevant background knowledge are given. While most inductive generalization systems presuppose that the background knowledge is enough to induce definitions of given examples, the assumption is not usually met in real-world situation. In order to overcome this difficulty, we propose a framework of inductive generalization extended with abductive reasoning. This approach uses abduction when inductive generalization needs more items of background knowledge. Our approach is an integration of Inductive Logic programming and Abductive Logic Programming. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/8384 |
| 資料タイプ: | publisher |
| 出現コレクション: | IS-RR-1999
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記述 |
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