2

いくつかの相互に関連するオブジェクトに関する一連の事実を記述する疎ネットワークの入力に基づいて信念の確率を生成できる、Python で実装されたベイジアン信念ネットワーク分類器を推奨できる人はいますか?

たとえば、「X は空腹で、サルであり、食べる」という事実が FOL で定式化されている場合、次のようになります。

isHungry(x) ^ isMonkey(x) ^ eats(x,y)

次のようなトレーニング コーパスも含まれます。

isHungry(a) ^ isMonkey(a) ^ eats(a,b) => true
isHungry(b) ^ ~isMonkey(b) ^ eats(b,c) => true
isMonkey(d) ^ eats(d,e) => true
isMonkey(f) ^ eats(f,g) => false
isMonkey(h) ^ ~eats(h,i) => true
isBanana(j) ^ ~eats(j,k) => true

コーパスでベイジアン信念ネットワークをトレーニングし、それを使用して事実の信念確率を推定したいと思います。

単純なベイジアン テキスト分類子について話しているわけではないことに注意してください。

4

3 に答える 3

2

Python Bayes Network Toolboxは、出発点として適しています。

さらに、bayespyという、より一般的なベイジアン推論ツール パッケージがあります。

H番目。

于 2013-09-27T13:28:24.217 に答える
1

eBay には 1 つのオープン ソースがありますが、使用したことはありません: https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks

于 2014-05-30T18:13:37.233 に答える