本文介绍了基于Answer Set Prolog和因果贝叶斯网络的声明式语言P-log，用于知识表示和更新。研究了概率逻辑编程及其相关技术，提出了新的混合PLP语言DC-ProbLog和SLASH概率编程语言，解决了参数学习和决策理论中的问题，并展示了高效的算法和模型。

DeepProbLog是一种结合神经网络与概率逻辑编程的语言，旨在解决机器学习中的泛化性、可解释性和数据需求问题。文章回顾了归纳逻辑编程的研究进展，介绍了新方法和系统，并探讨了当前的限制与未来的发展方向。

本文综述概率逻辑编程（PLP）研究进展，涵盖离散与连续混合随机变量的声明性语义、DC-ProbLog语言及首个基于知识编译的推理算法IALW，并介绍TRILL P、SLASH、DeepSeaProbLog等系统，探讨统计关系人工智能与对数线性模型等应用。