Einfuhrung in probabilistische Logikprogrammierung mit einem Fanfiktion-Toy-Modell

Projektarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Computerlinguistik, Note: 1,0, Technische Universitat Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit dient einer kurzen Einfuhrung zur Analyse von Graphen bzw. Netzwerken mithilfe probabilistischer Logikprogrammierung (ProbLog). Sie fangt in Abschnitt 2 mit dem Anwendungsbeispiel fur die Implementierung eines ProbLog-Programms an. Hierfur wird ein sehr vereinfachtes Toy-Modell genutzt, dass einem sozialen Netzwerk auf der Literaturplattform Fanfiktion.de ahnelt und soll dabei zur Suche von Subcommunities genutzt werden. In Abschnitt 3 wird dann das Netzwerk mitsamt Argumentation bezuglich der Communitybildung in die logische Reprasentation von ProbLog ubersetzt. Indem Schritt fur Schritt die vorausgehenden Uberlegungen in diese Form gebracht werden, soll der Leser gleichzeitig einen Einblick in die Syntax von ProbLog erhalten und die Parallelen zwischen der netzwerktheoretischen und logikbasierten Sicht erkennen konnen. Nach der logischen Reprasentation des Netzwerks beginnt die Analyse der Communities, indem verschiedene Argumentationstechniken demonstriert werden. Wie in der klassischen Logik wird kurz beschrieben, wie Deduktion, Abduktion und Induktion in ProbLog Gestalt annehmen und somit verschiedene Perspektiven eingenommen werden konnen, je nachdem welches Ziel erreicht werden soll. Um den Einstieg in diese Methoden zu erleichtern, wird die Automatisierung der Argumentation noch mit einer "e;analogen"e; erganzt. Desweiteren ist anzumerken, dass die Analyseresultate zur Communityzugehorigkeit in Form von Wahrscheinlichkeiten gegeben sind. Das hat den Vorteil, dass die Communityzugehorigkeit als Ma zwischen 0 und 1 interpretiert werden kann und somit wiederum eine nicht-binare Sicht ermoglicht, die den Umgang mit unsicheren Informationen differenzierter gestaltet. Zuletzt wird in Abschnitt 4 eine potentielle zukunftige Arbeit in diesem Bereich beleuchtet.