课堂表达学习是可解释的监督机器学习的分支,越来越重要。在描述逻辑中的类表达式学习的大多数现有方法是搜索算法或基于硬规则的。特别地,基于细化运营商的方法遭受可扩展性问题,因为它们依赖于启发式功能来探索每个学习问题的大搜索空间。我们提出了一系列新的方法,我们配合了合成方法。此系列的实例是从提供的示例中直接计算类表达式。因此,它们不受基于搜索方法的运行时限制,也不存在于基于硬规则的方法的缺乏灵活性。我们研究了这种新型方法的三个实例,该方法使用轻量级神经网络架构从积极的例子组合中综合类表达式。他们对四个基准数据集的评估结果表明,它们可以在平均水平上有效地合成相对于输入示例的高质量类表达。此外,与最先进的方法的比较Celoe和Eltl表明我们在大型本体中实现了更好的F措施。为了重现性目的,我们提供了我们的实施以及在HTTPS://github.com/conceptLengtlearner/nces的公共Github存储库中的预先训练模型
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