AI要約 本論文ではANDREという、アテンションベースのニューロシンボリック微分可能ルール抽出器を提案する。ニューラルネットワークの学習能力と記号的推論の解釈性を組み合わせ、データから人間に理解可能なルールを抽出する手法である。

EN This paper proposes ANDRE, an attention-based neuro-symbolic differentiable rule extractor that combines the learning power of neural networks with the interpretability of symbolic reasoning to extract human-understandable rules from data.