Exclamative clauses at the syntax-semantics interface

Exclamative clauses exhibit a structural diversity which raises the question of whether they form a clause type in the sense of Sadock & Zwicky (1985). Based on data from English, Italian, and Paduan, we argue that the class of exclamatives is syntactically characterizable in terms of a pair of abstract syntactic properties. Moreover, we propose that these properties encode two components of meaning which uniquely define the semantics and pragmatics of exclarnatives. Overall, our paper is a contribution to the study of the syntaxlsemantics interface and offers a new perspective on the notion of clause type

Probabilistic Knowledge-Based Programs

International audienceWe introduce Probabilistic Knowledge-Based Programs (PKBPs), a new, compact representation of policies for factored partially observable Markov decision processes. PKBPs use branching conditions such as if the probability of ϕ is larger than p, and many more. While similar in spirit to value-based policies, PKBPs leverage the factored representation for more compactness. They also cope with more general goals than standard state-based rewards, such as pure information-gathering goals. Compactness comes at the price of reactivity, since evaluating branching conditions on-line is not polynomial in general. In this sense, PKBPs are complementary to other representations. Our intended application is as a tool for experts to specify policies in a natural, compact language, then have them verified automatically. We study succinctness and the complexity of verification for PKBPs

Génération de plans à base de connaissances

National audienceLes Knowledge-Based Programs (KBPs) associent représentation des connaissances et pla-nification. Il s'agit de protocoles décrivant les actions à effectuer par un agent, en fonction de son état de connaissance, afin d'atteindre un but donné. Ces plans possèdent une grande expressivité, grâce à l'uti-lisation de la logique modale S5, et une plus grande compacité que les plans classiques. La question de la génération de tels plans n'a été que peu étudiée. Notre objectif est de combler ce manque. Nous pro-posons des algorithmes permettant de générer des KBPs à partir de la spécification d'un état initial, d'un but et d'un ensemble d'actions disponibles. Deux types d'algorithmes sont présentés, par progression, c'est-à-dire en partant de l'état initial pour aller vers le but, et par régression, en partant cette fois-ci du but. Dans les deux cas, un algorithme de recherche en largeur est décrit, ayant la propriété de fournir un plan optimal en nombre d'actions à effectuer dans le pire cas. De même, nous exposons dans les deux cas des algorithmes de recherche en profondeur, dans lesquels une action est choisie pour chaque état de connaissance, par le biais de différentes fonctions heuristiques dont nous montrons certaines propriétés. Nous proposons également des benchmarks adaptés, pour lesquels la planification classique est moins précise, et testons nos algorithmes sur ces problèmes

Learning Probabilistic CP-nets from Observations of Optimal Items

International audienceModelling preferences has been an active research topic in Artificial Intelligence for more than fifteen years. Existing formalisms are rich and flexible enough to describe the behaviour of complex decision rules. However, for being interesting in practice, these formalisms must also permit fast elicitation of a user's preferences, involving a reasonable amount of interaction only. Therefore, it is interesting to learn not a single model, but a probabilistic model that can compactly represent the preferences of a group of users - this model can then be finely tuned to fit one particular user. Even in contexts where a user is not anonymous, her preferences are usually ill-known, because they can depend on the value of non controllable state variable. In such contexts, we would like to be able to answer questions like "What is the probability that o is preferred to o' by some (unknown) agent?", or "Which item is most likely to be the preferred one, given some constraints?". We study in this paper how Probabilistic Conditional Preference networks can be learnt, both in off-line and on-line settings. We suppose that we have a list of items which, it is assumed, are or have been optimal for some user or in some context. Such a list can be, for instance, a list of items that have been sold. We prove that such information is sufficient to learn a partial order over the set of possible items, when these have a combinatorial structure

Making Bound Consistency as Effective as Arc Consistency

International audienceWe study under what conditions bound consistency (BC) and arc consistency (AC), two forms of propagation used in constraint solvers, are equivalent to each other. We show that they prune exactly the same values when the propagated constraint is connected row convex / closed under median and its complement is row convex. This characterization is exact for binary constraints. Since row convexity depends on the order of the values in the domains, we give polynomial algorithms for computing orders under which BC and AC are equivalent, if any

Probabilistic Conditional Preference Networks (UAI 2013)

International audienceThis paper proposes a \probabilistic" extension of conditional preference networks as a way to compactly represent a probability distributions over preference orderings. It studies the probabilistic counterparts of the main reasoning tasks, namely dominance testing and optimisation from the algorithmical and complexity viewpoints. Efficient algorithms for tree-structured probabilistic CP-nets are given. As a by-product we obtain a lineartime algorithm for dominance testing in standard, tree-structured CP-nets

Probabilistic Conditional Preference Networks (JIAF 2013)

International audienceIn order to represent the preferences of a group of individuals, we introduce Probabilistic CP-nets (PCP-nets). PCP-nets provide a compact language for representing probability distributions over preference orderings. We argue that they are useful for aggregating preferences or modelling noisy preferences. Then we give efficient algorithms for the main reasoning problems, namely for computing the probability that a given outcome is preferred to another one, and the probability that a given outcome is optimal. As a by-product, we obtain an unexpected linear-time algorithm for checking dominance in a standard, tree-structured CP-net.Afin de représenter les préférences d’un groupe d’individus, nous introduisons les CP-nets probabilistes (PCP-net). Les PCP-nets fournissent un langage compact pour représenter des distributions de probabilités sur des ordres de préférences. Nous pensons qu’ils sont utiles pour modéliser des agrégations de préférences ou encore des préférences bruitées. Puis, nous proposons des algorithmes efficaces pour les principaux problèmes de raisonnement ; par exemple pour calculer la probabilité qu’un objet donné est préféré `a un autre, ou encore la probabilité qu’un objet donné est optimal. En tant que résultat dérivé, on obtient un algorithme, en temps linéaire inattendu, de contrôle de la dominance pour une structure arborescente

Autour des Triangles Cassés

National audienceUne instance CSP binaire qui satisfait la propriété des triangles cassés (BTP) peut etre résolue en temps polynomial. Malheureusement, en pratique, peu d'ins-tances satisfont cette propriété. Nous montrons qu'une version locale de BTP permet de fusionner des valeurs dans les domaines d'instances binaires quelconques. Des expérimentations démontrent la diminution significative de la taille de l'instance pour certaines classes de pro-bì emes. Ensuite, nous proposons une généralisation de cette fusion a des contraintes d'arité quelconque. En-fin, une version orientée nous permet d'´ etendre la classe polynomiale BTP. Ce papier est un résumé de l'article M. C. Cooper, A. El Mouelhi, C. Terrioux et B. Zanuttini. On Broken Triangles In Proceedings of CP,LNCS 8656, 9–24, 2014

Apprentissage de CP-nets probabilistes

National audienceNous présentons une extension probabiliste des réseaux de préférences conditionnelles (CP-nets). Nous montrons comment ce formalisme permet d'apprendre de façon approximative les préférences d'un ensemble d'utilisateurs sur des objets définis de façon combinatoire. Notre approche utilise un algorithme de type expectation-maximisation

On Broken Triangles

A binary CSP instance satisfying the broken-triangle property (BTP) can be solved in polynomial time. Unfortunately, in practice, few instances satisfy the BTP. We show that a local version of the BTP allows the merging of domain values in binary CSPs, thus providing a novel polynomial-time reduction operation. Experimental trials on benchmark instances demonstrate a significant decrease in instance size for certain classes of problems. We show that BTP-merging can be generalised to instances with constraints of arbitrary arity. A directional version of the general-arity BTP then allows us to extend the BTP tractable class previously defined only for binary CSP