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inproceedings

Victor David and Raphaël Fournier-S'niehotta and Nicolas Travers


SDTDRSC (2023) : NeoMaPy: a Framework for Computing MAP inference on Temporal Knowledge Graphs



NeoMaPy: a Framework for Computing MAP inference on Temporal Knowledge Graphs

Victor David and Raphaël Fournier-S'niehotta and Nicolas Travers


Nicolas Travers
Nicolas Travers


inproceedings

International Joint Conference on Artificial Intelligence

Markov Logic Networks (MLN) are used for rea- soning on uncertain and inconsistent temporal data. We proposed the TMLN (Temporal Markov Logic Network) which extends them with sorts/types, weights on rules and facts, and various temporal consistencies. The NeoMaPy framework integrates it in a knowledge graph based on conflict graphs, which offers flexibility for reasoning with parame- tric Maximum A Posteriori (MAP) inferences, effi- ciency thanks to an optimistic heuristic and interac- tive graph visualization for results explanation.

To cite this publication :


Victor David, Raphaël Fournier-S'niehotta, Nicolas Travers: NeoMaPy: a Framework for Computing MAP inference on Temporal Knowledge Graphs. Dans: International Joint Conference on Artificial Intelligence, p. 7123-7126, Macao, China, 2023.




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