要約
論理規則は、多くの分野で背景知識を表現し、与えられた事実から導き出される情報をコンパクトな形で符号化するための人気のある知識表現言語です。しかし、規則の作成は深い専門知識を必要とする複雑なプロセスであり、今日の多くの場合大規模で異種かつ不完全な知識グラフによってさらに困難となっています。時間とともに、入力例の事実セットが与えられた場合に規則を自動的に学習するためのいくつかの手法が提案されてきました。最近ではニューラルシステムも含まれています。しかし、この分野には適切なデータセットや評価手法が不足しています。既存のデータセットはしばしばおもちゃのような例に似ており、規則間の様々な依存関係をカバーしたり、スケーラビリティをテストするのに十分ではありません。本稿では、異なる種類のデータセットを生成し、規則学習システムを評価するためのツールを紹介します。これには新しい性能指標も含まれています。