본 논문은 불확실성을 포함하는 문제를 명세화하는 능력 덕분에 점점 인기를 얻고 있는 확률적 프로그래밍에 초점을 맞추고 있다. 특히, 잘 알려진 계산 형식인 항 재작성 시스템을 고려하며, 전통적인 재작성 규칙과 확률을 결합한 시스템을 다룬다. 이 논문에서는 이러한 시스템에 대한 새로운 "분포 의미론"을 정의하여 항을 특정 값으로 축소할 확률을 모델링한다. 또한, 주어진 축소에 대한 "설명" 집합을 계산하는 방법을 제시하여 확률을 더 효율적으로 계산할 수 있도록 한다. 마지막으로, 여러 가지 예시를 통해 접근 방식을 설명하고, 확률적 재작성 시스템의 표현력을 향상시키는 데 유용할 수 있는 몇 가지 확장을 개략적으로 설명한다.
