Apprentissage statistique relationnel : apprentissage de structures de réseaux de Markov logiques

Statistical relational learning : Structure learning for Markov logic networks

• Auteur / Autrice : Quang-Thang Dinh
• Direction : Christel Vrain, Matthieu Exbrayat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/11/2011
• Etablissement(s) : Orléans
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies (Orléans ; 2009-2012)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique fondamentale d'Orléans (Orléans ; 1987-....) - Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans
• Jury : Président / Présidente : Philippe Leray
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christel Vrain, Matthieu Exbrayat, Philippe Leray, Lorenza Saitta, Céline Rouveirol, Patrick Gallinari
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Lorenza Saitta, Céline Rouveirol

Mots clés

Mots clés contrôlés

Proposition (logique)

Markov, Processus de -- Solutions numériques

Mots clés libres

Réseaux logiques de Markov

Apprentissage de structure

Apprentissage statistique relationnel

Markov logic networks

Structure learning

Statistical relational learning

Résumé

Un réseau logique de Markov est formé de clauses en logique du premier ordre auxquelles sont associés des poids. Cette thèse propose plusieurs méthodes pour l’apprentissage de la structure de réseaux logiques de Markov (MLN) à partir de données relationnelles. Ces méthodes sont de deux types, un premier groupe reposant sur les techniques de propositionnalisation et un second groupe reposant sur la notion de Graphe des Prédicats. L’idée sous-jacente aux méthodes à base de propositionnalisation consiste à construire un jeu de clauses candidates à partir de jeux de littéraux dépendants. Pour trouver de tels jeux, nous utilisons une méthode de propositionnalisation afin de reporter les informations relationnelles dans des tableaux booléens, qui serviront comme tables de contingence pour des test de dépendance. Nous avons proposé deux méthodes de propositionnalisation, pour lesquelles trois algorithmes ont été développés, qui couvrent les problèmes d’appprentissage génératif et discriminant. Nous avons ensuite défini le concept de Graphe des Prédicats qui synthétise les relations binaires entre les prédicats d’un domaine. Des clauses candidates peuvent être rapidement et facilement produites en suivant des chemins dans le graphe puis en les variabilisant. Nous avons développé deux algorithmes reposant sur les Graphes des Prédicats, qui couvrent les problèmes d’appprentissage génératif et discriminant.

A Markov Logic Network is composed of a set of weighted first-order logic formulas. In this dissertation we propose several methods to learn a MLN structure from a relational dataset. These methods are of two kinds: methods based on propositionalization and methods based on Graph of Predicates. The methods based on propositionalization are based on the idea of building a set of candidate clauses from sets of dependent variable literals. In order to find such sets of dependent variable literals, we use a propositionalization technique to transform relational information in the dataset into boolean tables, that are then provided as contingency tables for tests of dependence. Two propositionalization methods are proposed, from which three learners have been developed, that handle both generative and discriminative learning. We then introduce the concept of Graph of Predicates, which synthethises the binary relations between the predicates of a domain. Candidate clauses can be quickly and easily generated by simply finding paths in the graph and then variabilizing them. Based on this Graph, two learners have been developed, that handle both generative and discriminative learning.