软本体先验缓解弱监督神经符号学习推理捷径
原文标题：Soft Ontology Priors over Latent Concept Posteriors for Weakly Supervised Neuro-Symbolic Learning
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论文针对弱监督神经符号预测器的推理捷径问题，在训练目标中注入潜在概念的软本体先验，并与任务约束一起编译为平滑可分解的概率电路。软编译把专家公理放入电路权重而非支撑集，使有噪公理只重分配先验质量而不会清空支撑集。作者证明硬支撑版本可被单条损坏公理退化，并在 BDD-OIA 驾驶基准上验证。
- 问题
- 弱监督神经符号预测器存在推理捷径，潜在概念不可辨识。
- 方法
- 把潜在概念的软本体先验与任务约束一起编译为平滑可分解概率电路，专家公理放入权重而非支撑集。
- 结果
- 在 BDD-OIA 驾驶基准与受控任务上验证；证明硬支撑版本可被单条损坏公理退化。
- 影响
- 让有噪专家规则只重分配先验而不破坏支撑集，提升神经符号系统在下游复用时的安全性。
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软本体先验让弱监督神经符号学习抗噪：单条损坏公理不再使硬支撑版本退化
- •针对仅监督任务标签导致的推理捷径：不同概念映射达到同一最大似然，概念不可辨识
- •把潜在概念的软本体先验与任务约束一起编译为平滑可分解概率电路
- •软编译将专家公理放入电路权重而非支撑集，有噪公理只重分配先验质量、不会清空支撑集
- •证明硬支撑版本可被单条损坏公理退化，软先验在有界公理噪声下仅产生有界对数密度扰动
- •在BDD-OIA驾驶基准的六概念审计视图与受控NeSy任务上验证
为什么重要：神经符号落地常卡在专家规则有噪声，该工作给出「噪声公理不致灾难」的理论与实证，对安全相关感知任务的可复用概念有实际意义。
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