Examples with FactorsAndTypes com.sri.ai.praise.sgsolver.solver.FactorsAndTypes used on opensource projects

Example 1 with FactorsAndTypes

use of com.sri.ai.praise.sgsolver.solver.FactorsAndTypes in project aic-praise by aic-sri-international.

the class HOGMQueryRunner method query.

public List<HOGMQueryResult> query() {
    List<HOGMQueryResult> result = new ArrayList<>();
    Expression queryExpr = null;
    //
    ParsedHOGModel parsedModel = null;
    for (String query : queries) {
        long startQuery = System.currentTimeMillis();
        List<HOGMQueryError> errors = new ArrayList<>();
        try {
            if (model == null || model.trim().equals("")) {
                errors.add(new HOGMQueryError(HOGMQueryError.Context.MODEL, "Model not specified", 0, 0, 0));
            }
            if (query == null || query.trim().equals("")) {
                errors.add(new HOGMQueryError(HOGMQueryError.Context.QUERY, "Query not specified", 0, 0, 0));
            }
            if (errors.size() == 0) {
                HOGMParserWrapper parser = new HOGMParserWrapper();
                if (parsedModel == null) {
                    parsedModel = parser.parseModel(model, new QueryErrorListener(HOGMQueryError.Context.MODEL, errors));
                }
                queryExpr = parser.parseTerm(query, new QueryErrorListener(HOGMQueryError.Context.QUERY, errors));
                if (errors.size() == 0) {
                    FactorsAndTypes factorsAndTypes = new ExpressionFactorsAndTypes(parsedModel);
                    if (!canceled) {
                        inferencer = new InferenceForFactorGraphAndEvidence(factorsAndTypes, false, null, true, getOptionalTheory());
                        startQuery = System.currentTimeMillis();
                        Expression marginal = inferencer.solve(queryExpr);
                        result.add(new HOGMQueryResult(query, queryExpr, parsedModel, marginal, System.currentTimeMillis() - startQuery));
                    }
                }
            }
        } catch (RecognitionException re) {
            errors.add(new HOGMQueryError(HOGMQueryError.Context.MODEL, re.getMessage(), re.getOffendingToken().getLine(), re.getOffendingToken().getStartIndex(), re.getOffendingToken().getStopIndex()));
        } catch (UnableToParseAllTheInputError utpai) {
            errors.add(new HOGMQueryError(utpai));
        } catch (HOGModelException me) {
            me.getErrors().forEach(modelError -> {
                String inStatement = modelError.getInStatementInfo().statement.toString();
                String inSource = modelError.getInStatementInfo().sourceText;
                String inSubStatement = modelError.getMessage();
                String inInfo = "";
                if (inSubStatement.equals("") || inSubStatement.equals(inSource)) {
                    inInfo = " in '" + inStatement + "'";
                } else {
                    inInfo = " ('" + inSubStatement + "') in '" + inStatement + "'";
                }
                if (!inSource.replaceAll(" ", "").replaceAll(";", "").equals(inStatement.replaceAll(" ", ""))) {
                    inInfo = inInfo + " derived from '" + inSource + "'";
                }
                errors.add(new HOGMQueryError(HOGMQueryError.Context.MODEL, modelError.getErrorType().formattedMessage() + inInfo, modelError.getInStatementInfo().line, modelError.getInStatementInfo().startIndex, modelError.getInStatementInfo().endIndex));
            });
        } catch (Throwable t) {
            // Unexpected
            errors.add(new HOGMQueryError(t));
        }
        if (errors.size() > 0) {
            result.add(new HOGMQueryResult(query, queryExpr, parsedModel, errors, System.currentTimeMillis() - startQuery));
        }
    }
    return result;
}

Example 2 with FactorsAndTypes

use of com.sri.ai.praise.sgsolver.solver.FactorsAndTypes in project aic-praise by aic-sri-international.

the class HOGModelGroundingTest method test.

/**
	 * @throws AssertionError
	 */
@Test
public void test() throws AssertionError {
    long start = System.currentTimeMillis();
    StringJoiner sj = new StringJoiner("\n");
    sj.add("sort People : 10, Putin;");
    sj.add("sort Countries : 10, USA, Russia;");
    sj.add("random country : Countries;");
    sj.add("random president : People;");
    sj.add("random communism : Boolean;");
    sj.add("random democracy : Boolean;");
    sj.add("random votePutin : 1..15;");
    sj.add("if country = Russia then if president = Putin then communism else not communism else if democracy then not communism else communism;");
    sj.add("if country = Russia then if votePutin > 5 then president = Putin else not president = Putin;");
    HOGMParserWrapper parser = new HOGMParserWrapper();
    ParsedHOGModel parsedModel = parser.parseModel(sj.toString());
    FactorsAndTypes factorsAndTypes = new ExpressionFactorsAndTypes(parsedModel);
    List<Expression> evidence = new ArrayList<>();
    evidence.add(Expressions.parse("communism"));
    StringJoiner outputBuffer = new StringJoiner("");
    HOGModelGrounding.ground(factorsAndTypes, evidence, new // NOTE: an example listener that outputs in the UAI format
    HOGModelGrounding.Listener() {

        int numberVariables;

        StringJoiner preamble = new StringJoiner("");

        StringJoiner functionTables = new StringJoiner("");

        List<Pair<Integer, Integer>> evidence = new ArrayList<>();

        @Override
        public void numberGroundVariables(int number) {
            this.numberVariables = number;
            preamble.add("MARKOV\n");
            preamble.add("" + number + "\n");
        }

        @Override
        public void groundVariableCardinality(int variableIndex, int cardinality) {
            preamble.add("" + cardinality);
            if (variableIndex == (numberVariables - 1)) {
                preamble.add("\n");
            } else {
                preamble.add(" ");
            }
        }

        @Override
        public void numberFactors(int number) {
            preamble.add("" + number + "\n");
        }

        @Override
        public void factorParticipants(int factorIndex, int[] variableIndexes) {
            preamble.add("" + variableIndexes.length);
            for (int i = 0; i < variableIndexes.length; i++) {
                preamble.add(" " + variableIndexes[i]);
            }
            preamble.add("\n");
        }

        @Override
        public void factorValue(int numberFactorValues, boolean isFirstValue, boolean isLastValue, Rational value) {
            if (isFirstValue) {
                functionTables.add("\n" + numberFactorValues + "\n");
            } else {
                functionTables.add(" ");
            }
            functionTables.add("" + value.doubleValue());
            if (isLastValue) {
                functionTables.add("\n");
            }
        }

        @Override
        public void evidence(int variableIndex, int valueIndex) {
            evidence.add(new Pair<>(variableIndex, valueIndex));
        }

        @Override
        public void groundingComplete() {
            long end = System.currentTimeMillis() - start;
            outputBuffer.add("--- MODEL ---\n");
            outputBuffer.add(preamble.toString());
            outputBuffer.add(functionTables.toString());
            outputBuffer.add("--- EVIDENCE ---\n");
            outputBuffer.add("" + evidence.size());
            for (Pair<Integer, Integer> evidenceAssignment : evidence) {
                outputBuffer.add(" ");
                outputBuffer.add(evidenceAssignment.first.toString());
                outputBuffer.add(" ");
                outputBuffer.add(evidenceAssignment.second.toString());
            }
            System.out.println(outputBuffer.toString());
            System.out.println("\nTime taken for grounding (not printing): " + end + " ms.");
        }
    });
    String expected = "--- MODEL ---\n" + "MARKOV\n" + "5\n" + "10 10 2 2 15\n" + "2\n" + "4 0 1 2 3\n" + "3 0 4 1\n" + "\n" + "400\n" + "0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0\n" + "\n" + "1500\n" + "0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5\n" + "--- EVIDENCE ---\n" + "1 2 1";
    assertEquals(expected, outputBuffer.toString());
}

Example 3 with FactorsAndTypes

use of com.sri.ai.praise.sgsolver.solver.FactorsAndTypes in project aic-praise by aic-sri-international.

the class HOGModelGrounding method createRandomVariableNameToTypeSizeAndUniqueConstantsMap.

//
// PRIVATE
//
private static Map<Expression, Triple<Expression, Integer, List<Expression>>> createRandomVariableNameToTypeSizeAndUniqueConstantsMap(FactorsAndTypes factorsAndTypes) {
    Map<Expression, Triple<Expression, Integer, List<Expression>>> result = new LinkedHashMap<>();
    factorsAndTypes.getMapFromRandomVariableNameToTypeName().entrySet().forEach(entry -> {
        Expression randomVariableName = Expressions.parse(entry.getKey());
        Expression type = Expressions.parse(entry.getValue());
        int size = 0;
        List<Expression> uniqueConstants = new ArrayList<>();
        if (Expressions.hasFunctor(type, FunctorConstants.FUNCTION_TYPE)) {
            throw new UnsupportedOperationException("Relational random variables, " + randomVariableName + ", are currently not supported.");
        } else if (Expressions.hasFunctor(type, HOGMSortDeclaration.IN_BUILT_INTEGER.getName()) && type.numberOfArguments() == 2) {
            size = (type.get(1).intValueExact() - type.get(0).intValueExact()) + 1;
        } else if (type.hasFunctor(FunctorConstants.INTEGER_INTERVAL) && type.numberOfArguments() == 2) {
            size = (type.get(1).intValueExact() - type.get(0).intValueExact()) + 1;
        } else {
            String sizeString = factorsAndTypes.getMapFromCategoricalTypeNameToSizeString().get(type);
            if (sizeString == null) {
                throw new IllegalArgumentException("Size of sort " + type + " is unknown");
            }
            size = Integer.parseInt(sizeString);
            factorsAndTypes.getMapFromUniquelyNamedConstantNameToTypeName().entrySet().stream().filter(uniqueConstantAndTypeEntry -> uniqueConstantAndTypeEntry.getValue().equals(entry.getValue())).forEach(uniqueConstantAndTypeEntry -> uniqueConstants.add(Expressions.parse(uniqueConstantAndTypeEntry.getKey())));
        }
        result.put(randomVariableName, new Triple<>(type, size, uniqueConstants));
    });
    return result;
}

Example 4 with FactorsAndTypes

use of com.sri.ai.praise.sgsolver.solver.FactorsAndTypes in project aic-praise by aic-sri-international.

the class AbstractHOGMv1_to_Target_Translator method translate.

// END-Translator
//
@Override
protected void translate(String inputIdentifier, Reader[] inputModelReaders, PrintWriter[] translatedOutputs) throws Exception {
    //
    // 1. Get the HOGM Model Definition and Parse It
    String hogmv1Model = Util.readAll(inputModelReaders[0]);
    HOGMParserWrapper parser = new HOGMParserWrapper();
    ParsedHOGModel parsedModel = parser.parseModel(hogmv1Model);
    FactorsAndTypes factorsAndTypes = new ExpressionFactorsAndTypes(parsedModel);
    // Each additional input is treated as an evidence expression
    List<Expression> evidence = new ArrayList<>();
    if (inputModelReaders.length > 1) {
        for (int i = 1; i < inputModelReaders.length; i++) {
            evidence.add(Expressions.parse(Util.readAll(inputModelReaders[i])));
        }
    }
    translate(inputIdentifier, factorsAndTypes, evidence, translatedOutputs);
}

Example 5 with FactorsAndTypes

use of com.sri.ai.praise.sgsolver.solver.FactorsAndTypes in project aic-praise by aic-sri-international.

the class SGSolverDemoController method importUAIModel.

private void importUAIModel(ActionEvent ae) {
    File uaiModelFile = uaiFileChooser.showOpenDialog(mainStage);
    if (uaiModelFile != null) {
        File uaiEvidenceFile = new File(uaiModelFile.getParent(), uaiModelFile.getName() + ".evid");
        StringWriter hogmWriter = new StringWriter();
        try (BufferedReader uaiModelReader = new BufferedReader(new FileReader(uaiModelFile));
            BufferedReader uaiEvidenceReader = new BufferedReader(new FileReader(uaiEvidenceFile));
            PrintWriter hogmPrintWriter = new PrintWriter(hogmWriter)) {
            UAI_to_HOGMv1_Using_Equalities_Translator translator = new UAI_to_HOGMv1_Using_Equalities_Translator();
            translator.translate(uaiModelFile.getName(), new Reader[] { uaiModelReader, uaiEvidenceReader }, new PrintWriter[] { hogmPrintWriter }, new TranslatorOptions());
            String hogmModel = hogmWriter.toString();
            // For convenience, pull out all possible queries
            HOGMParserWrapper parser = new HOGMParserWrapper();
            ParsedHOGModel parsedModel = parser.parseModel(hogmModel);
            FactorsAndTypes factorsAndTypes = new ExpressionFactorsAndTypes(parsedModel);
            List<String> queries = new ArrayList<>(factorsAndTypes.getMapFromRandomVariableNameToTypeName().keySet());
            newModel(hogmModel, queries);
        } catch (Throwable th) {
            FXUtil.exception(th);
        }
    }
}