Revisão de Teorias Relacionais Probabilísticas através de Exemplos com Invenção de Predicados - Revoredo, Kate; Zaverucha, Gerson (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2010: Anais do XXIII Concurso de Teses e Dissertações, 2010)
A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina utiliza apenas o vocabulário fornecido explicitamente nos dados para construir os modelos. Entretanto, a extensão automática desse vocabulário com novas estruturas que representam informações implícitas sobre objetos do domínio pode enriquecer o aprendizado. Por outro lado, em alguns casos, já existe um modelo que é aproximadamente correto podendo a sua estrutura ser alterada o mínimo possível de forma a refletir corretamente a base de dados, caracterizando um caso particular de aprendizado denominado revisão de teoria. Este artigo, investiga os benefícios da extensão do vocabulário quando revisando modelos probabilísticos, tendo sido aplicada com sucesso em bases de dados artificiais e reais.