Inductive Logic Programming

9th International Workshop, ILP-99, Bled, Slovenia, June 24-27, 1999, Proceedings
320 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Lecture Notes in Computer Science
Themen Informatik und Informationstechnologie Informatik Künstliche Intelligenz (KI)
ISBN 9783540661092
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 09.06.1999
Größe 235 x 155 mm
Verlag Springer
Herausgegeben von Peter A. Flach, Saso Dzeroski
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Kurzbeschreibung des Verlags

I Invited Papers.- Probabilistic Relational Models.- Inductive Databases.- Some Elements of Machine Learning.- II Contributed Papers.- Refinement Operators Can Be (Weakly) Perfect.- Combining Divide-and-Conquer and Separate-and-Conquer for Efficient and Effective Rule Induction.- Refining Complete Hypotheses in ILP.- Acquiring Graphic Design Knowledge with Nonmonotonic Inductive Learning.- Morphosyntactic Tagging of Slovene Using Progol.- Experiments in Predicting Biodegradability.- 1BC: A First-Order Bayesian Classifier.- Sorted Downward Refinement: Building Background Knowledge into a Refinement Operator for Inductive Logic Programming.- A Strong Complete Schema for Inductive Functional Logic Programming.- Application of Different Learning Methods to Hungarian Part-of-Speech Tagging.- Combining LAPIS and WordNet for the Learning of LR Parsers with Optimal Semantic Constraints.- Learning Word Segmentation Rules for Tag Prediction.- Approximate ILP Rules by Backpropagation Neural Network: A Result on Thai Character Recognition.- Rule Evaluation Measures: A Unifying View.- Improving Part of Speech Disambiguation Rules by Adding Linguistic Knowledge.- On Sufficient Conditions for Learnability of Logic Programs from Positive Data.- A Bounded Search Space of Clausal Theories.- Discovering New Knowledge from Graph Data Using Inductive Logic Programming.- Analogical Prediction.- Generalizing Refinement Operators to Learn Prenex Conjunctive Normal Forms.- Theory Recovery.- Instance based function learning.- Some Properties of Inverse Resolution in Normal Logic Programs.- An Assessment of ILP-assisted models for toxicology and the PTE-3 experiment.

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