王泉：浅谈逻辑规则在知识图谱
知识图谱总结规律(热门4篇)
知识图谱总结规律第1篇构成知识图谱的核心是三元组：实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relation），可以表示为 <实体1，关系，实体2> 或<实体1，属性1，属性值1>，例如：；<人工智能公司，subclass，高料技公司>基于已有的知识图谱三元组，可以推导出新的关系。
例如：<翅膀 part-of鸟>，<麻雀kind-of 鸟>，可以推导出<翅膀 part-of 麻雀>。
知识图谱的分类通用知识图谱实际上是谷歌或者百度这样的大型的互联网公司在构建的，它主最主要是用于它的搜索引擎，它面向的是通用领域，它的用户是全部的互联网的用户，它构建常识性的知识为主，包括结构化的百科知识，它强调的更多的是一种知识的广度，对知识的深度方面不做更多的要求，它的使用者也是普通的用户。
行业知识图谱面向一个特定的领域，它的数据来源是来源于特定行业的语料，它是基于行业的数据来构建，而且要有一定的行业的深度，它强调的是更多的是深度，而不是广度，能够解决行业人员的问题，它的使用者也是这个行业内的从业人员，或是这个领域里面的专业人员来使用。
通用知识图谱和行业知识图谱，个并不是说完全互相独立的，是具有互相互补性的关系。
一方面，通用知识图谱会不断的吸纳行业或者领域知识图谱的知识，来扩充它的知识面，然后增加它的知识的广度。
同时，我们在构建一个行业知识图谱或者领域知识图谱的时候，实际上也并不是说只局限在这个领域的基本的数据，我们同时还要去通用知识图谱里面去吸纳更多的常识性的知识来作为补充，只有这样才能构成一个非常完整的行业知识图谱。
知识图谱总结规律第2篇知识图谱：是一种结构化的语义知识库，用来所描述物理世界中的概念和物理关系。
“The world is not made of strings , but is made of things.”——辛格博士，from Google.辛格尔博士对知识图谱的介绍很简短：things，notstring。
大数据时代的知识图谱构建与推理机制研究
大数据时代的知识图谱构建与推理机制研究随着大数据时代的到来，知识图谱成为了构建和推理信息的重要工具。
知识图谱是一种以图形的形式呈现的结构化知识库，它通过链接实体之间的关系和属性，提供了丰富的语义信息。
知识图谱的构建与推理机制研究是在大数据时代背景下，实现智能识别、数据挖掘和推理的关键问题。
一、知识图谱构建的基本步骤1. 数据收集与清洗：在构建知识图谱的过程中，首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以来自结构化的数据库、半结构化的网页和文本、以及非结构化的多媒体内容。
然后将收集到的数据进行清洗，去除噪音和冗余信息。
2. 实体识别与链接：在知识图谱中，实体是指具体的人、地点、产品、组织等，它们通过关系链接构成了知识图谱的节点。
实体识别是将文本中的实体识别出来并进行分类，然后通过链接标识实体间的关系。
3. 关系提取与抽取：关系是知识图谱中不同实体之间的链接。
在构建知识图谱时，需要通过自然语言处理和文本挖掘技术从文本中提取出实体之间的关系，并将这些关系转化为可操作的数据。
4. 知识表示与存储：知识图谱的构建过程中，需要对实体、关系和属性进行统一的知识表示和存储。
常用的方法有基于图数据库的存储、RDF三元组表示和OWL本体表示等。
二、知识图谱的推理机制研究1. 知识推理：知识推理是基于已有实体、关系和属性之间的逻辑和语义推理，从而发现新的实体、关系和属性，并丰富知识图谱的内容。
常见的推理方法包括逻辑推理、网络推理、统计推理和机器学习等。
2. 问题回答与推荐系统：利用知识图谱的推理机制，可以搭建智能问答系统和个性化推荐系统。
通过对用户的提问或者需求进行语义理解和推理，系统能够根据知识图谱中的知识和信息，高效地回答问题或者推荐个性化的内容。
3. 关联分析与知识发现：知识图谱推理机制可以通过分析知识图谱中的实体、关系和属性之间的关联关系，发现隐藏在数据中的模式和规律。
基于这些关联，可以进行知识发现、数据挖掘和预测等任务。
知识图谱技术原理介绍
知识图谱技术原理介绍知识图谱技术是一种基于语义网络的知识表示和推理技术，它通过将各种实体和它们之间的关系表示为图的形式，从而构建了一个丰富的知识库。
知识图谱技术在人工智能、自然语言处理、搜索引擎等领域有着广泛的应用，它可以帮助计算机更好地理解和利用人类知识，从而实现更智能的应用和服务。
知识图谱技术的原理主要包括三个方面，知识表示、知识抽取和知识推理。
首先，知识表示是指将现实世界中的各种实体和它们之间的关系用一种形式进行表示。
在知识图谱技术中，常用的表示方法是使用图的结构来表示知识，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。
通过这种方式，知识图谱可以将各种知识以一种结构化的形式进行存储和管理，从而方便计算机进行进一步的推理和应用。
其次，知识抽取是指从各种文本、数据源中抽取出有用的知识，然后将其加入到知识图谱中。
知识抽取涉及到自然语言处理、信息抽取等多个领域的技术，它可以帮助知识图谱不断地扩充和更新，从而保持其与现实世界的同步性和准确性。
最后，知识推理是指基于知识图谱中的知识进行推理和推断，从而得出新的知识或者解决问题。
知识推理可以帮助计算机理解和利用知识图谱中的知识，从而实现更智能的应用和服务。
知识推理涉及到逻辑推理、推理机制等多个方面的技术，它可以帮助计算机更好地利用知识图谱中的知识，从而实现更多样化、更个性化的应用和服务。
综上所述，知识图谱技术是一种基于语义网络的知识表示和推理技术，它通过知识表示、知识抽取和知识推理等多个方面的技术，帮助计算机更好地理解和利用人类知识，从而实现更智能的应用和服务。
随着人工智能、自然语言处理等领域的不断发展，相信知识图谱技术会在未来发挥越来越重要的作用，为人类带来更多的便利和惊喜。
人工智能导论-第2章 逻辑推理3 - 知识图谱
目标谓词只有一个正例ℎ(David, Mike)。
反例在知识图谱中一般不会显式给出，但可从知
识图谱中构造出来。如从知识图谱中已经知道
(David, James)成立，则ℎ(David,
James)可作为目标谓词的一个反例，记为
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 2
0.74
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ =
ෞ− =
1.32
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− =0
NA
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
知识图谱构建技术的探索路径与演进 从知识表达到知识推理
知识图谱构建技术的探索路径与演进从知识表达到知识推理知识图谱构建技术的探索路径与演进：从知识表达到知识推理知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通过将实体、属性和关系组织成图的形式，为计算机系统提供了一种全面、准确、可扩展的知识存储和推理能力。
知识图谱的构建技术已经取得了长足的进展，从最初的知识表达到如今的知识推理，探索路径也在不断演进。
一、知识表达知识表达是构建知识图谱的第一步，它涉及到将自然语言中的知识转化为计算机可理解的形式。
最早的知识表达方法是基于人工编码的，即由领域专家手动创建知识模式，并将其转化为机器可读的形式。
这种方法面临着知识获取效率低、可扩展性差等挑战。
随着自然语言处理和机器学习的发展，基于数据驱动的知识表达方法逐渐崭露头角。
这种方法通过从大规模文本数据中挖掘知识，将其转为结构化的形式，并构建知识图谱。
这种方法可以大大提高知识获取的效率和覆盖广度，但仍然存在着知识不准确、知识冲突等问题。
二、知识融合由于知识的来源多样性和不确定性，单一的知识表达方式往往无法满足实际应用的需求。
知识融合是解决这一问题的关键技术，它通过将来自不同知识源的知识进行合并和整合，生成更完善、一致的知识图谱。
知识融合技术包括实体对齐、关系抽取、属性合并等。
实体对齐通过比较不同知识图谱中的实体，并找到其在不同图谱中的对应关系，实现知识的一致性。
关系抽取通过从文本中识别出实体之间的关系，丰富知识图谱中的关系信息。
属性合并则是将来自不同知识源的属性进行整合，消除冗余和矛盾。
三、知识推理知识推理是知识图谱的核心能力，它使得计算机能够根据已有的知识进行思考和推断，完成更复杂的任务。
知识推理可以分为基于规则的推理和基于统计的推理两种方式。
基于规则的推理是指通过定义一系列逻辑规则，根据已有的知识进行推理。
这种方法的优势在于其可解释性强，但是需要手动编写规则，且规则的维护和更新成本较高。
基于统计的推理则是通过学习大规模数据中的模式和规律，自动推理出新的知识。
自然语言处理中的知识图谱构建与推理技术研究
自然语言处理中的知识图谱构建与推理技术研究自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
而知识图谱（Knowledge Graph）则是NLP中的一个重要概念，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，通过将实体、属性和关系组织成图的形式，实现对知识的有效存储和推理。
知识图谱的构建与推理技术是NLP研究的热点之一，本文将对该领域的研究进展进行探讨。
一、知识图谱构建技术知识图谱的构建过程可以分为三个主要步骤：实体识别、关系抽取和图谱构建。
实体识别是指从文本中识别出具有特定语义的实体，例如人名、地名、机构名等。
关系抽取则是从文本中提取出实体之间的关系，例如“A是B的创始人”、“C位于D的东部”等。
最后，将实体和关系组织成图的形式，构建知识图谱。
在实体识别方面，传统的方法主要依赖于规则和词典，通过匹配关键词来识别实体。
然而，这种方法往往需要大量的人工标注和手动规则的设计，且无法适应不同领域和语境的变化。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的实体识别方法取得了较好的效果。
通过训练神经网络模型，可以自动学习实体的语义特征，提高实体识别的准确率和泛化能力。
关系抽取是知识图谱构建的核心环节之一。
传统的关系抽取方法主要基于规则和模板匹配，但这种方法往往需要大量的人工标注和手动规则的设计，且无法适应不同语境和领域的变化。
近年来，基于深度学习的关系抽取方法取得了显著的进展。
通过使用神经网络模型，可以自动学习关系的语义特征和上下文信息，提高关系抽取的准确率和泛化能力。
图谱构建是将实体和关系组织成图的过程。
传统的图谱构建方法主要基于规则和人工标注，但这种方法需要大量的人力和时间成本。
近年来，基于半监督学习和迁移学习的图谱构建方法取得了较好的效果。
通过利用已有的知识图谱和大规模的文本语料，可以自动构建新的知识图谱，降低构建成本和提高图谱的覆盖范围。
第13章++知识图谱与知识推理
第13章知识图谱与知识推理王泉中国科学院大学网络空间安全学院2016年11月•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结实体和关系•实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构–抽象事件：电影、奖项、赛事•关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联–BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam•知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络−节点代表实体−边代表不同类型的关系 (异质) −两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 −边是有向的表明关系是非对称的•三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)•三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式BornInCity(Tom,Paris) LivedInCity(Tom,Lyon) Nationality(Tom,France) ClassMates(Tom,Bob) CityLocatedInCountry(Paris,France) CityLocatedInCountry(Lyon,France) BornInCity(Bob,Paris)谓词逻辑/一阶逻辑表达式•模式 (schema)：除三元组以外的高级知识形式–实体语义类别间的从属关系•(Athlete, SubclassOf, Person)•(City, SubclassOf, Location)•(Country, SubclassOf, Location)–关系的定义域(domain)和值域(range)•(AthletePlaysForTeam, Domain, Athlete)•(AthletePlaysForTeam, Range, SportTeam)•(CityLocatedInCountry, Domain, City)•(CityLocatedInCountry, Range, Country)•知识图谱的作用–知识图谱能够提供海量、有组织的知识体系，使机器语言认知、概念认知成为可能，进而为自然语言处理和理解相关任务提供技术支撑–知识图谱为海量无结构数据提供了结构化的存储方式，方便计算机储存和管理信息–知识图谱还能借助其图结构和海量知识，帮助学习和发现事物之间的关联规律，理解事物全貌•研究现状及应用前景国际Read the WebResearch Project at Carnegie Mellon University中国教育合作项目Representing and Reasoning Knowledge目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结知识图谱构建•几种主流构建方式NELL专家人工创建•典型代表：WordNet [Miller, 1995]•方法优点–知识的准确性高–知识的完备性高，较少出现知识缺失问题•方法缺点–人力和时间成本极高–知识的覆盖面有限，知识图谱的规模有限–知识的实时更新较难，滞后性严重大众协作编辑创建•典型代表：Freebase [Bollacker et al., 2008], Wikidata •方法优点–知识的准确性较高–知识的覆盖面广，知识图谱的规模大•方法缺点–人力和时间成本较高–知识的完备性较差，知识缺失现象较为普遍–知识的实时更新较难，滞后性严重基于信息抽取自动创建•典型代表：NELL [Carlson et al., 2010], YAGO [Suchanek et al., 2007] –指定关系类型，通过人工标注的种子知识，自动实现关系抽取•方法优点–人力和时间成本较低–知识的覆盖面广，知识图谱的规模大–知识的实时更新较为容易•方法缺点–依赖众多NLP任务，错误累积问题严重，知识准确性较低–知识的完备性较差，知识缺失现象较为普遍目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结•知识推理 (knowledge inference)：根据知识图谱中已有的知识，推断出新的、未知的知识(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)(Bob, Nationality, France)•知识推理 (knowledge inference)：根据知识图谱中已有的知识，推断出新的、未知的知识(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France)(Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France)(Lyon, CityLocatedInCountry, France)(Bob, BornInCity, Paris)(Bob, Nationality, France)提高知识的完备性，扩大知识的覆盖面知识推理方法•表示学习技术–TransE [Bordes et al., 2013], TransH [Wang et al., 2014], TransR [Lin et al., 2015]•张量分解技术–RESCAL [Nickel et al., 2011], TRESCAL [Chang et al., 2014] •路径排序算法–PRA [Lao and Cohen, 2010], CPRA [Wang et al., 2016]目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结表示学习技术•核心思想–将符号化的实体和关系在连续向量空间进行表示–简化操作与计算的同时最大程度保留原始的图结构•基本流程–将实体和关系在隐式向量空间进行表示（向量/矩阵/张量）–定义打分函数，衡量每个三元组成立的可能性–根据观测三元组构造优化问题，学习实体和关系的表示•位移假设 (translation assumption)： –China – Beijing = France – Paris = <capital-of> –Beijing + <capital-of> = China–Paris + <capital-of> = FranceTransE实体表示：向量 e i关系表示：向量 r k 位移操作：e i +r k ≈e j三元组打分：f e i ,r k ,e j =e i +r k −e j 1e i +r k ≈e j•实体和关系的向量空间表示–实体：向量e∈ℝd–关系：向量r∈ℝd•打分函数定义–距离模型：f e i,r k,e j=e i+r k−e j1f e i,r k,e j=+−•优化问题构造–观测三元组（正例）得分 f e i ,r k ,e j –相应未观测三元组（负例）得分 f e i ′,r k ,e j ′ –排序损失：若正负例得分差距大于给定阈值 δ，损失为零；否则损失大于零–排序损失最小化：正负例得分差距尽可能大min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k ,e j ′+t −∈N t +t +∈OTransE 模型拓展•动机：弥补TransE 在自反/多对一/一对多型关系上的不足 –自反型关系：e i ,r k ,e j ∈O ,e j ,r k ,e i ∈O –多对一型关系：∀ i ∈1,⋯,n ,e i ,r k ,e j ∈O –一对多型关系： ∀ j ∈1,⋯,m ,e i ,r k ,e j ∈Oe i +r k −e j =0,e j +r k −e i =0 ⇒r k =0,e i =e j e i +r k −e j =0,∀ i ∈1,⋯,n ⇒e 1=e 2=⋯=e n e i +r k −e j =0,∀ j ∈1,⋯,m ⇒e 1=e 2=⋯=e mTransH和TransR模型•解决方案：同一实体在不同关系下有不同的表示–TransH：关系专属超平面(relation-specific hyperplanes)–TransR：关系专属投影矩阵(relation-specific projection matrices)TransH TransR•实体和关系的向量空间表示–实体：向量e∈ℝd–关系：位移向量r∈ℝd，超平面法向量w∈ℝd•打分函数定义–头实体投影：e⊥i=e i−w k T e i w k–尾实体投影：e⊥j=e j−w k T e j w k–位移操作：e⊥i+r k≈e⊥j–距离模型：f e i,r k,e j e i−w k T e i w k+r k−e j−w k T e j w k1•优化问题构造–观测三元组（正例）得分 f e i ,r k ,e j –相应未观测三元组（负例）得分 f e i ′,r k ,e j ′ –排序损失：若正负例得分差距大于给定阈值 δ，损失为零；否则损失大于零–排序损失最小化：正负例得分差距尽可能大min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k ,e j ′+t −∈N t +t +∈O•实体和关系的向量空间表示–实体：向量e∈ℝd–关系：位移向量r∈ℝd，投影矩阵M∈ℝd×d •打分函数定义–头实体投影：e⊥i=M k e i–尾实体投影：e⊥j=M k e j–位移操作：e⊥i+r k≈e⊥j–距离模型：f e i,r k,e j M k e i+r k−M k e j1TransR 模型•优化问题构造–观测三元组（正例）得分 f e i ,r k ,e j –相应未观测三元组（负例）得分 f e i ′,r k ,e j ′ –排序损失：若正负例得分差距大于给定阈值 δ，损失为零；否则损失大于零–排序损失最小化：正负例得分差距尽可能大min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k ,e j ′+t −∈N t +t +∈O统一框架•相同的优化方式•不同的实体/关系表示方式和打分函数 min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,rk ,e j ′+t −∈N t +t +∈O目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结张量分解技术•核心思想–将知识图谱表示成张量 (tensor) 形式，通过张量分解 (tensor factorization/decomposition) 实现对未知事实的判定•典型应用–链接预测：判断两个实体之间是否存在某种特定关系–实体分类：判断实体所属语义类别–实体解析：识别并合并指代同一实体的不同名称•张量表示–知识图谱 = 三阶张量X∈ℝn×n×m–n为实体数目，m为关系数目–x ijk=1 表示e i和e j之间存在关系r k •张量分解•实体解析–根据实体的向量表示计算其相似度TRESCAL模型•动机：解决输入张量高度稀疏所带来的过拟合问题–<capital-of>：头实体仅能为城市实体，尾实体仅能为国家实体•解决方案：子张量分解(sub-tensor factorization)目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结路径排序算法•问题定义•核心思想–以两个实体间的路径作为特征，来判断它们之间可能存在的关系•基本流程–特征抽取：生成并选择路径特征集合–特征计算：计算每个训练样例的特征值–分类器训练：根据训练样例，为每个关系训练一个二分类分类器PRA模型•核心思想：以路径作为特征训练关系专属分类器–路径：连接两个实体的关系序列•特征抽取–随机游走，广度优先搜索，深度优先搜索•特征计算–随机游走概率，布尔值（出现/不出现），出现频次/频率•分类器训练–单任务学习：为每个关系单独训练一个二分类分类器–多任务学习：将不同关系进行联合学习，同时训练它们的分类器•规则自动挖掘–根据分类器权重自动挖掘并筛选可靠规则目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结知识图谱•知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络−节点代表实体−边代表不同类型的关系 (异质)−两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系−边是有向的表明关系是非对称的知识图谱构建•几种主流构建方式NELL知识推理•知识推理 (knowledge inference)：根据知识图谱中已有的知识，推断出新的、未知的知识(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France)(Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France)(Lyon, CityLocatedInCountry, France)(Bob, BornInCity, Paris)(Bob, Nationality, France)提高知识的完备性，扩大知识的覆盖面•核心思想–将符号化的实体和关系在连续向量空间进行表示–简化操作与计算的同时最大程度保留原始的图结构•基本流程–将实体和关系在隐式向量空间进行表示（向量/矩阵/张量）–定义打分函数，衡量每个三元组成立的可能性–根据观测三元组构造优化问题，学习实体和关系的表示•相同的优化方式•不同的实体/关系表示方式和打分函数 min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k,e j ′+t −∈N t +t +∈O张量分解技术•核心思想–将知识图谱表示成张量 (tensor) 形式，通过张量分解 (tensor factorization/decomposition) 实现对未知事实的判定路径排序算法•核心思想–以两个实体间的路径作为特征，来判断它们之间可能存在的关系•基本流程–特征抽取：生成并选择路径特征集合•随机游走，广度优先搜索，深度优先搜索–特征计算：计算每个训练样例的特征值•随机游走概率，布尔值（出现/不出现），出现频次/频率–分类器训练：根据训练样例，为每个关系训练一个二分类分类器•单任务学习：为每个关系单独训练一个二分类分类器•多任务学习：将不同关系进行联合学习，同时训练它们的分类器。
知识图谱的构建与推理研究
知识图谱的构建与推理研究一、概述知识图谱是一种表示和推理知识的方法，它结合了人工智能、自然语言处理、图像识别、大数据等多个领域的能力，能够建模和推理复杂的关系网络，提供更高效、更准确的知识服务。
目前，知识图谱已被广泛应用于智能问答、智能客服、智能图像搜索、智能推荐等各个领域。
二、知识图谱的构建1.数据采集知识图谱的构建首先需要大量的数据，这些数据可以来自于各种数据源，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
在数据采集的过程中，需要考虑以下几个方面：（1）数据来源的可靠性为了保证知识图谱的准确性和可信度，需要从可靠的数据来源进行数据采集。
在选择数据来源时，可以考虑一些权威的数据发布机构、公共数据集等。
（2）数据的语义一致性在数据采集的过程中，需要确保数据的语义一致性。
通常情况下，需要对采集的数据进行预处理或清洗，以保证数据的准确性和一致性。
（3）数据的覆盖度和相关性在构建知识图谱时，需要考虑数据的覆盖度和相关性。
在数据采集的过程中，需要采集与知识图谱相关的数据，以尽可能地提高知识图谱的完整性和可用性。
2.数据解析和实体识别在采集到的数据中，需要对实体进行识别和抽取。
实体通常指人、地点、组织、事件等具有独立意义的概念或者对象。
实体识别可以使用一些自然语言处理技术，如分词、命名实体识别等。
3.属性和关系抽取除了实体识别，还需要对实体之间的属性和关系进行抽取。
属性通常指实体的特征或属性，可以通过文本特征提取或者数据挖掘方法来实现。
关系通常指实体之间的联系，一般涉及到实体间的连边和权重。
4.知识表示知识表示是将采集到的数据表示为知识图谱的节点和边的过程。
在知识表示过程中，需要为实体和关系定义唯一的标识符，并将它们映射为图谱的节点和边。
5.知识融合知识融合是将来自不同数据源的知识整合在一起，形成一个完整的知识图谱。
在知识融合的过程中，需要解决各个数据源之间的语义映射和信息冲突等问题。
三、知识图谱的推理1.知识表示学习知识图谱的推理需要对图谱节点和边的表示进行学习。
知识图谱中的知识表示和推理技术
知识图谱中的知识表示和推理技术随着互联网信息的爆炸性增长，如何更好地存储、管理、共享和应用知识成为了一项既具有挑战性又具有前瞻性的研究。
为了解决这一问题，学者们提出了知识图谱的概念，并在最近几年得到了快速发展。
知识图谱是一个通用的知识库，以图形和关系的形式表示，对现实世界中的实体和概念进行建模和描述，以及它们之间的关系。
知识图谱的基础是知识表示和推理技术。
一、知识表示知识表示是将自然语言等人类语言转化为机器可处理的形式，以便计算机能够理解和应用其中的知识。
知识表示技术的目标是构建一个能够描述世界中所有实体、概念、属性以及它们之间关系的通用语言。
它允许计算机利用已有的知识来推断新知识。
知识表示方法通常分为符号表示和知识图谱表示两种方法。
符号表示是一种基于逻辑的方法，其中的符号表示一定意义上的“世界”实体，关系符号表示不同实体之间的关系，推理机制则用于处理和推导新的知识。
知识图谱表示是将实体和关系映射到图形模型中，并使用图形结构来实现高效查询和推理。
知识图谱的核心思想是将实体表示为节点，将它们之间的关系表示为边，并将这些实体和关系的语义信息储存在图谱中。
跨知识域查询和多层级推理都基于知识图谱表示进行。
二、推理技术推理是通过已有的知识来自动推断新的知识的过程。
在知识图谱中，推理允许将潜在的关联性存在于图谱中的实体和关系解释为新的知识点。
一个典型的推理任务是基于查询中的条件，发掘和推断图谱中的额外信息。
在知识图谱中，推理技术通常分为两种：基于逻辑的推理和统计推理。
基于逻辑的推理采用逻辑公式、规则和查询来推导新的知识。
逻辑推理可以根据严格的形式化规则和查询进行，但是会受到知识库表达式能力的限制。
统计推理则通过概率模型和机器学习进行，允许学习和发现表征模型、关系和知识库的长尾特性，并且不受知识库表达式能力的限制。
但是，统计推理的缺点是模型的不确定性和可解释性不够。
三、知识表示和推理技术的挑战尽管知识图谱在许多任务中表现出强大的能力，但仍然存在许多挑战。
知识图谱技术的知识表示与推理研究
知识图谱技术的知识表示与推理研究近年来，人工智能技术日新月异，其中一项技术备受关注，那便是知识图谱。
知识图谱是一种基于语义的图形化数据库，用于描述、组织和存储实体及它们之间的关系。
而知识图谱的核心就是知识表示和推理。
接下来，本文将探讨知识图谱技术的知识表示与推理研究。
一、知识表示知识图谱的知识表示是指如何将实体及其关系转化为可被机器理解和处理的形式。
这个过程中最重要的部分是实体和关系的定义和分类。
知识表示主要分为三种形式：本体论、语义网和逻辑表示。
本体论是一种用于描述实体及其关系的形式，它对象是“概念”。
本体论通常由三个部分组成：概念、属性和关系。
其中概念用于描述实体所属的类别，例如“动物”和“朋友”；属性用于描述实体的特征，例如“有四条腿”和“善良”；关系用于描述实体与实体之间相互作用的方式，例如“狗是动物的一种”和“亲戚关系”。
语义网是一种基于本体论的语义Web，它用于描述Web上的文本和图像，以及图像和文本之间的关系。
语义网的三个核心技术是RDF、OWL和SPARQL。
其中，RDF是一种用于描述数据的格式，它可以表示实体和关系之间的关联；OWL是一种用于描述知识的语言，它通过语法定义该知识的含义；SPARQL是一种查询语言，它可以被用来检索和处理语义Web上的数据。
逻辑表示是一种用于描述规则和关系的形式，它将实体和关系转化为逻辑符号，以便能够被计算机理解和处理。
逻辑表示通常包括谓词逻辑、默认逻辑和模型论。
二、知识推理知识推理是指利用知识图谱中的知识来生成新的知识或者评估已有的知识。
知识推理是知识图谱的核心部分，其目的是发现知识之间的相互关系以及知识本身的内在性质和规律。
传统的推理方法是基于规则的推理。
这种方法依赖于预定义的规则，利用推理引擎将数据与规则进行匹配，从而生成新的知识。
但随着知识的增加，规则数量会急剧增加，这种方法变得越来越不可行。
现在广泛采用的是基于语义的推理方法，它们通常是基于本体论和逻辑表示的推理。
人工智能开发技术中的知识图谱与推理机制分析
人工智能开发技术中的知识图谱与推理机制分析随着人工智能的快速发展，知识图谱和推理机制成为了人工智能开发技术中的两个核心要素。
它们的结合能够提升人工智能系统的智能化水平，使其能够更好地理解和应用知识。
本文将分析知识图谱和推理机制在人工智能开发技术中的作用和应用。
一、知识图谱的概念与特点知识图谱是一种描述和组织知识的技术手段，它通过将知识以图形的方式呈现出来，使得计算机能够更好地理解和利用这些知识。
知识图谱可以将实体、属性和关系等元素以节点和边的形式表示，并通过语义关联将它们连接起来。
知识图谱的构建离不开大量的知识数据，这些数据可以来自于人工标注、自动抽取和知识库等多个来源。
知识图谱的特点主要表现在以下几个方面。
首先，知识图谱能够对知识进行结构化表示，使得计算机能够更好地处理和管理这些知识。
其次，知识图谱能够丰富知识的语义信息，使得计算机能够更好地理解和推理这些知识。
再次，知识图谱能够建立知识之间的关联，使得计算机能够通过关联知识的方式进行推理和分析。
最后，知识图谱能够将知识进行图形化展示，使得人们能够更直观地了解和应用这些知识。
二、推理机制的分类与应用推理机制是一种基于逻辑和推理规则的知识处理手段，它能够通过对已有知识的推理，生成新的知识和结论。
推理机制主要包括基于规则的推理、基于模型的推理和基于案例的推理等多种形式。
基于规则的推理是一种通过事先定义好的推理规则，对知识进行逻辑推理和分析的方式。
这种推理方式主要应用于专家系统等领域，能够根据事实和规则的逻辑关系，生成新的结论和决策。
基于模型的推理是一种通过模型和概率统计的方式，对知识进行推理和预测的方法。
这种推理方式主要应用于机器学习和数据挖掘等领域，能够根据已有的数据和模型，生成新的预测和分类结果。
基于案例的推理是一种通过案例和类比的方式，对知识进行推理和分析的方法。
这种推理方式主要应用于智能搜索和推荐等领域，能够根据相似案例的经验和知识，生成新的推荐和建议。
知识图谱的构建与知识推理方法研究
知识图谱的构建与知识推理方法研究一、引言知识图谱是近年来人工智能领域的热门研究方向，它是一种以图的形式表示和组织知识的方法。
通过构建知识图谱，可以将信息从多个领域的不同数据源中整合起来，并通过知识推理方法发现其中的潜在联系和规律。
本文将探讨知识图谱的构建过程以及知识推理方法的研究。
二、知识图谱的构建过程知识图谱的构建是一个复杂且多层次的过程，涉及到数据收集、知识提取、实体关系抽取、知识表示等多个环节。
1. 数据收集知识图谱的构建需要大量的数据支撑，数据收集是构建知识图谱的第一步。
数据可以来自于结构化数据源（如关系数据库）、半结构化数据源（如日志文件、文档）以及非结构化数据源（如网页文本、图片等）。
数据的质量和数量对知识图谱的影响至关重要。
2. 知识提取知识提取是从原始数据中抽取潜在的知识的过程。
通过自然语言处理、机器学习以及语义解析等技术，可以识别文本中的实体和实体之间的关系，并提取出关键的属性和特征。
这些知识被转化为结构化的形式，并存储在知识库中。
3. 实体关系抽取实体关系抽取是知识图谱构建的核心环节之一。
通过对知识库中的实体和关系进行建模和抽取，可以构建出实体关系图，其中实体表示为节点，关系表示为边。
这样的图结构能够更好地反映实体之间的语义关联。
4. 知识表示知识表示是将抽取出的知识表示为计算机可以理解和处理的形式。
常用的知识表示方法包括本体论、图模型等。
本体论是一种将知识表示为概念、实体和关系的形式化表示方法，它能够实现知识的语义描述和推理。
图模型通过图结构来表示知识，并可以通过图算法进行推理。
三、知识推理方法的研究知识推理是知识图谱中的重要环节，它利用抽取和表示的知识进行逻辑推理和数据分析，以发现知识之间的关联和规律。
1. 逻辑推理逻辑推理是一种基于逻辑规则和知识图谱中的实体和关系之间的逻辑推理方法。
常用的逻辑推理方法包括基于规则的推理、基于推论的推理以及基于归纳的推理等。
通过逻辑推理，可以从知识图谱中发现新的知识，预测未来的事件和行为。
基于知识图谱的关系提取与推理
基于知识图谱的关系提取与推理随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种重要的知识表示方式，被广泛应用于各个领域。
基于知识图谱的关系提取与推理，成为解决实际问题的重要手段之一。
本文将探讨基于知识图谱的关系提取与推理的原理、方法和应用。
一、知识图谱介绍知识图谱是将现实世界的知识以图的形式进行表示和存储的技术。
它由节点和边组成，节点表示实体或概念，边表示实体之间的关系。
知识图谱通过建立实体之间的语义关系，使得计算机能够将知识进行链接和推理，从而实现对复杂问题的理解和处理。
二、基于知识图谱的关系提取关系提取是从文本或其他形式的数据中自动抽取实体之间的关系。
基于知识图谱的关系提取通过将文本数据映射到知识图谱，从中抽取出实体和实体之间的关系。
具体步骤包括实体识别、关系抽取和知识图谱构建。
实体识别是指从文本中识别出具有特定语义类型的实体，例如人名、地名、组织机构等。
常用的方法包括基于规则的匹配、基于机器学习的命名实体识别等。
关系抽取是指从文本中提取出实体之间的语义关系。
常用的方法包括基于规则的模式匹配、基于机器学习的关系分类等。
关系抽取的结果可以表示为三元组的形式，即主体-谓词-客体。
知识图谱构建是将实体和关系信息组织成图的形式，以便于后续的关系推理和应用。
构建知识图谱的方法包括手工构建、半自动构建和自动构建等。
其中，自动构建是通过挖掘大规模的文本数据，利用自然语言处理和机器学习技术从中抽取出实体和关系的方法。
三、基于知识图谱的关系推理关系推理是基于已有的知识图谱进行逻辑推理，以发现新的实体和关系。
它可以通过推理规则、图算法和机器学习等方法来实现。
推理规则是基于领域知识和逻辑规则构建的一种逻辑系统，可以用于从已知的实体和关系中推导出新的实体和关系。
例如，通过已知的“父亲”关系和“母亲”关系，可以推导出“儿子”关系和“女儿”关系。
图算法是一种用于图数据处理的算法，可以从已知的实体和关系中探索出新的关联关系。
例如，基于图上的路径搜索算法，可以发现实体之间的关联路径，并推断出它们之间的关系。
马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的使用技巧(五)
马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的使用技巧知识图谱是一个将实体、关系和属性以图的形式表示出来的知识库，它对于机器理解和推理世界起着至关重要的作用。
在知识图谱的构建中，马尔可夫逻辑是一种常用的技术，它能够帮助人们更高效地构建和维护知识图谱，提升知识图谱的质量和准确性。
本文将探讨马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的使用技巧。
一、马尔可夫逻辑的基本原理马尔可夫逻辑是一种用于知识表示和推理的形式化逻辑语言，它基于马尔可夫链和概率逻辑推理，能够对不确定性知识进行建模和推理。
马尔可夫逻辑将知识表示为谓词逻辑公式，并使用概率分布来表示谓词之间的关系。
通过这种方式，马尔可夫逻辑能够有效地处理真实世界中的不确定性和复杂性，因此在知识图谱构建中具有重要的意义。
二、马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的应用1. 实体识别与链接在知识图谱构建中，实体识别与链接是一个关键的环节。
马尔可夫逻辑可以通过学习实体之间的语义关系和上下文信息，帮助识别和链接不同来源的实体。
通过建立实体之间的概率逻辑推理模型，马尔可夫逻辑能够有效地解决实体歧义和命名不一致的问题，提升实体链接的准确性和鲁棒性。
2. 关系抽取与推理知识图谱的关系抽取与推理是知识图谱构建中的另一个重要环节。
马尔可夫逻辑能够通过学习实体之间的关系模式和概率分布，自动抽取和推理实体之间的关系。
通过建立关系的概率逻辑推理模型，马尔可夫逻辑能够有效地发现和推理实体之间的隐藏关系，丰富知识图谱的关系网络，提升知识图谱的丰富性和准确性。
3. 知识图谱质量评估与改进知识图谱的质量评估与改进是知识图谱构建中的一个重要环节。
马尔可夫逻辑能够通过建立知识图谱的概率逻辑推理模型，对知识图谱的结构、一致性和完整性进行评估和改进。
通过对知识图谱的概率逻辑推理，马尔可夫逻辑能够发现知识图谱中的错误和不一致性，提出改进方案，提升知识图谱的质量和准确性。
三、马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的挑战与展望1. 挑战马尔可夫逻辑在知识图谱构建中面临着一些挑战，例如对大规模知识图谱的建模和推理效率不高、对知识图谱中的不确定性和复杂性的处理能力有限等。
马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的实体属性抽取方法(Ⅲ)
马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的实体属性抽取方法知识图谱作为一种结构化的数据模型，可帮助人们更好地理解和利用信息。
在知识图谱中，实体和实体之间的关系通过属性来描述，因此实体属性的抽取是知识图谱构建的重要环节之一。
本文将介绍马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的实体属性抽取方法。
知识图谱中的实体属性抽取是指从文本或其他非结构化数据中抽取实体的属性信息，例如实体的特征、属性值等。
传统的实体属性抽取方法主要基于规则匹配和模式识别，存在着对语义信息的不足和复杂度较高的缺点。
而马尔可夫逻辑是一种基于概率图模型的推理框架，能够有效地解决这些问题。
马尔可夫逻辑通过建模实体之间的关系和属性之间的依赖关系，实现了对知识图谱中实体属性的抽取。
其核心思想是将实体及其属性视为概率图中的节点和边，通过对节点和边的概率分布进行建模，实现对实体属性的抽取和推理。
在马尔可夫逻辑中，实体属性的抽取可以分为两个步骤：特征提取和推理。
特征提取是指从文本或其他非结构化数据中提取实体属性的特征，例如实体的词性、上下文信息等。
推理是指通过对实体属性之间的依赖关系进行推理，得到最可能的实体属性组合。
在特征提取阶段，马尔可夫逻辑可以利用自然语言处理技术，例如词性标注、命名实体识别等，提取实体属性的特征。
同时，还可以通过对实体属性之间的统计信息进行建模，得到实体属性的概率分布。
在推理阶段，马尔可夫逻辑可以通过对实体属性之间的依赖关系进行建模，实现对实体属性的推理。
例如，可以利用马尔可夫随机场等技术，对实体属性之间的条件概率进行建模，得到最可能的实体属性组合。
综上所述，马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的实体属性抽取方法具有较强的建模能力和推理能力，能够有效地解决实体属性抽取中的语义信息不足和复杂度较高的问题。
未来，随着机器学习和自然语言处理技术的不断发展，马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的实体属性抽取方法将会得到更加广泛的应用和发展。
马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的关系抽取方法
知识图谱是一种用于表示和存储知识的图形结构，它可以帮助计算机理解语义信息，从而实现更加智能化的应用。
在知识图谱构建的过程中，关系抽取是一个关键的步骤，它主要是指从文本中抽取实体之间的关系。
而马尔可夫逻辑网络（Markov Logic Network）是一种基于概率逻辑的推理方法，它可以有效地应对关系抽取中的不确定性和复杂性。
本文将探讨马尔可夫逻辑在知识图谱构建中的关系抽取方法。
马尔可夫逻辑网络是一种统一的知识表示和推理框架，它将一阶逻辑表示和马尔可夫随机场相结合，能够有效地处理不确定性、不完整性和复杂性。
在知识图谱构建中，由于文本数据的多样性和复杂性，关系抽取往往面临着多义性、歧义性和噪声干扰等挑战。
传统的关系抽取方法往往难以满足这些挑战，而马尔可夫逻辑网络可以通过引入概率逻辑表示和统计学习的方法，有效地应对这些挑战。
首先，马尔可夫逻辑网络可以灵活地表示知识图谱中的复杂关系。
在知识图谱中，实体之间的关系往往是多样化和复杂化的，传统的关系抽取方法往往只能处理特定类型的关系，难以满足知识图谱构建的需求。
而马尔可夫逻辑网络可以通过一阶逻辑表示，灵活地表示实体之间的多种关系，并且通过参数学习的方法，可以自动学习不同类型关系的特征和规律。
其次，马尔可夫逻辑网络可以有效地处理关系抽取中的不确定性和噪声。
在文本数据中，实体之间的关系往往伴随着各种不确定性，例如多义性、歧义性和噪声等。
传统的关系抽取方法往往难以处理这些不确定性，容易导致错误的抽取结果。
而马尔可夫逻辑网络可以通过引入概率逻辑表示和统计学习的方法，有效地处理这些不确定性，提高了关系抽取的准确性和鲁棒性。
此外，马尔可夫逻辑网络还可以有效地利用知识图谱中的已有信息。
在知识图谱构建的过程中，往往会存在大量的已知实体和关系信息，这些信息可以为关系抽取提供宝贵的先验知识。
马尔可夫逻辑网络可以通过引入先验知识的方式，有效地利用已有的知识图谱信息，从而提高了关系抽取的准确性和效率。
形式逻辑与知识图谱的关系研究
形式逻辑与知识图谱的关系研究形式逻辑是哲学中的一个分支，它主要研究的是命题和推理的形式规则。
而知识图谱则是人工智能领域中的一个热门研究方向，它主要用来表示和存储知识，并通过网络进行共享和应用。
虽然形式逻辑和知识图谱看似毫不相关，但实际上它们之间有着密切的关系。
形式逻辑是一种基于符号的推理方法，它使用符号来表示命题和推理规则，从而使得推理过程更加清晰和规范化。
在形式逻辑中，命题由符号表示，例如p表示“今天下雨”，q表示“明天晴天”。
而逻辑运算符则用来表示命题之间的关系，例如“∧”表示“且”，“∨”表示“或”，“¬”表示“非”等等。
通过使用这些符号和运算符，我们可以对命题进行推理和证明。
知识图谱则是一种基于图形的知识表示方法，它使用节点和边来表示实体和关系。
在知识图谱中，每个节点代表一个实体，例如人、地点、事件等等。
而边则代表实体之间的关系，例如人和地点之间的关系、事件和时间之间的关系等等。
通过使用这些节点和边，我们可以将知识组织成一张图谱，从而方便进行知识的查询和推理。
虽然形式逻辑和知识图谱看似毫不相关，但实际上它们之间有着密切的关系。
首先，在知识图谱中，我们需要对实体和关系进行建模，而这些实体和关系往往可以用命题表示。
例如，“张三在北京工作”可以表示为“人=张三∧工作地点=北京”。
因此，在建立知识图谱时，我们可以借鉴形式逻辑中的符号表示方法，从而更加清晰地描述实体和关系之间的逻辑关系。
其次，在进行知识推理时，我们需要根据已有的知识来推导出新的知识。
这个过程往往需要使用到形式逻辑中的推理规则。
例如，在知识图谱中，如果我们已经知道“张三在北京工作”和“北京是中国的首都”，那么我们就可以通过运用形式逻辑中的“合取消解”规则来推导出“张三在中国的首都工作”的新知识。
最后，在进行知识图谱的应用时，我们需要将知识图谱与其他系统进行集成。
这个过程往往需要使用到形式逻辑中的语义映射方法。
例如，在将知识图谱与自然语言处理系统进行集成时，我们需要将自然语言表达式转化为形式逻辑表达式，并将其与知识图谱中的实体和关系进行匹配。
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≔ ������ ������ ∙ ������ ∈ 0,1
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
联合式方法：以实数操作建模规则
逻辑规则转换
− ¬������ ≔ 1 − ������ ∈ 0,1 − ������ ⇒ ℬ ≔ ������ − ������⋀ℬ ≔ ������ ℬ ∈ 0,1
− entity pair ℎ, ������ ≔ ≔
∈ ℝ2×������
∈ ℝ2
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
联合式方法：以张量操作建模规则
逻辑规则转换
0 1 ������ ∈ ℝ2 1 0 1 0 0 0 − ������⋀ℬ ≔ � ×2 ℬ × ������ ∈ ℝ2 0 1 1 1 1 1 1 0 − ������⋁ℬ ≔ � ×2 ℬ × ������ ∈ ℝ2 0 0 0 1 1 0 1 1 − ������ ⇒ ℬ ≔ � ×2 ℬ × ������ ∈ ℝ2 0 1 0 0 − ¬������ ≔
三元组 原子公式 实体表示 关系表示 张量操作 逻辑连接符 逻辑规则 复合公式 实体表示 关系表示
协 同 学 习
向量
向量
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
联合式方法：以张量操作建模规则
三元组转换
− true ≔ 1 ∈ ℝ2 0 false ≔ ∈ ℝ������ 0 ∈ ℝ2 1
− relation ������ ≔ − ℱ = ������ ℎ, ������
参考文献
[Beltagy et al., 2013] I. Beltagy, C. Chau, G. Boleda, D. Garrette, K. Erk, and R. Mooney. Montague meets Markov: Deep semantics with probabilistic logical form. In Proceedings of *SEM, 11—21, 2013. [Beltagy et al., 2015] I. Beltagy, S. Roller, P. Cheng, K. Erk, and R. Mooney. Representing meaning with a combination of logical form and vectors. arXiv preprint, 2015. [Bordes et al., 2011] A. Bordes, J. Weston, R. Collobert, and Y. Bengio. Learning structured embeddings of knowledge bases. In Proceedings of AAAI, 301—306, 2011. [Bordes et al., 2013] A. Bordes, N. Usunier, A. Garcia-Duran, J.Weston, and O. Yakhnenko. Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Proceedings of NIPS, 2787—2795, 2013. [Bordes et al., 2014] A. Bordes, X. Glorot, J. Weston, and Y. Bengio. A semantic matching energy function for learning with multi-relational data. MACH LEARN, 94(2): 233—259, 2014. [Chang et al., 2013] K. W. Chang, W. T. Yih, and C. Meek. Multi-relational latent semantic analysis. In Proceedings of EMNLP, 1602—1612, 2013. [Franz et al., 2009] T. Franz, A. Schultz, and S. Sizov. TripleRank: Ranking semantic web data by tensor decomposition. In Proceedings of ISWC, 213—228, 2009. [Nickel et al., 2011] M. Nickel, V. Tresp, and H. P. Kriegel. A three-way model for collective learning on multirelational data. In Proceedings of ICML, 809—816, 2011. [Nickel et al., 2012] M. Nickel, V. Tresp, and H. P. Kriegel. Factorizing YAGO: Scalable machine learning for linked data. In Proceedings of WWW, 271—280, 2012.
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
联合式方法：以张量操作建模规则
逻辑规则转换
0 1 ������ ∈ ℝ2 1 0 1 0 0 0 − ������⋀ℬ ≔ � ×2 ℬ × ������ ∈ ℝ2 0 1 1 1 1 1 1 0 − ������⋁ℬ ≔ � ×2 ℬ × ������ ∈ ℝ2 0 0 0 1 1 0 1 1 − ������ ⇒ ℬ ≔ � ×2 ℬ × ������ ∈ ℝ2 0 1 0 0 − ¬������ ≔
协同表示学习
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
联合式方法：以实数操作建模规则
将逻辑规则和三元组统一对待，协同学习
− 三元组：经由实体/关系表示转换成实数 − 逻辑规则：经由实数操作转化成实数
三元组 原子公式 实体表示 关系表示 实数操作 逻辑连接符 逻辑规则 复合公式 实体表示 关系表示
− ������⋁ℬ ≔ ������ + ℬ − ������ ℬ ∈ 0,1 ℬ − 1 + 1 ∈ 0,1
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
联合式方法：以实数操作建模规则
逻辑规则转换
− ¬������ ≔ 1 − ������ ∈ 0,1 − ������ ⇒ ℬ ≔ ������ − ������⋀ℬ ≔ ������ ℬ ∈ 0,1
知识图谱表示学习
基本思想
− 在隐式向量空间对实体和关系进行表示、建模与学习 − 将实体和关系可计算化，简化知识图谱操作与建模
总体框架
− 将实体和关系在隐式向量空间进行表示 − 定义打分函数，衡量三元组成立的可能性 − 根据已知事实构造优化问题，学习模型参数
方法瓶颈
− 单纯数据驱动型方法，精度有限
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
流水线式方法
基本特点
− 表示学习和规则的使用为两个相互独立的环节 − 规则的使用并不直接影响表示学习
连接纽带
− 0-1型整数线性规划 [Wang et al., 2015] − 马尔可夫逻辑网络 [Beltagy et al., 2013, 2015]
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
流水线式方法：以0-1规划为纽带
知识推理：0-1型整数线性规划
− 目标函数：知识图谱表示学习 − 约束条件：规则 （逻辑 + 非逻辑）
Existing Facts Embeddings: Triple Plausibility Rules: Physical & Logical
Objective
Constraints
New Facts
Integer Linear Programming
1.最符合表示学习模型的预测 2.满足所有的推理规则
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
流水线式方法：以0-1规划为纽带
优化问题
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
流水线式方法：以0-1规划为纽带
− ������⋁ℬ ≔ ������ + ℬ − ������ ℬ ∈ 0,1
协同表示学习
ℬ − 1 + 1 ∈ 0,1
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
流水线式 VS 联合式
流水线式方法
− 规则的使用不能直接影响表示学习 − 依赖外部工具（ILP、MLN）为连接纽带，效率较低 − 规则直接作用于任务，任务精度提升明显
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
知识图谱
知识图谱：实体和关系构成的异质有向图
(John, athletePlaysForTeam, 76ers) (Bob, athletePlaysForTeam, 76ers) (Bob, teamMates, Tom) (Tom, athletePlayesInLeague, NBA) (76ers, teamPlaysInLeague, NBA)
知识图谱
知识图谱表示学习
逻辑规则的使用
结束语
总体框架
在隐式向量空间对实体/关系进行表示、建模与学习
− 将实体和关系在隐式向量空间进行表示 − 定义打分函数，衡量三元组成立的可能性 − 根据已知事实构造优化问题，学习模型参数
知识图谱