知识图谱与知识推理(课件PPT)

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教学资源库建设知识图谱构建与知识推理应用

教学资源库建设知识图谱构建与知识推理应用近年来，随着信息技术与教育的深度融合，教学资源库已成为教育领域的重要组成部分。

而知识图谱的构建与知识推理应用更是为教学资源库的建设提供了强有力的支持。

本文将重点探讨教学资源库建设中的知识图谱构建以及知识推理应用，以期为教育工作者提供参考与借鉴。

一、知识图谱构建在教学资源库建设中，知识图谱的构建可以帮助整理和管理大量的教学资源，提高教育资源的可用性和可操作性。

知识图谱是一种以图形网络的方式表示和存储知识的技术手段，通过将知识进行语义化的建模和链接，使得知识之间的关系更加清晰明了。

下面将从数据采集、知识建模、知识链接和知识表示四个方面来介绍知识图谱的构建。

1. 数据采集知识图谱的构建首先需要进行大量的数据采集工作。

可以利用网络爬虫技术从互联网上收集与教育相关的数据，如文本、图片、视频等。

同时，还可以运用自然语言处理技术对文本进行分析，提取出其中的实体、关系和属性信息，用于后续的知识建模。

2. 知识建模知识建模是将采集到的教育数据进行语义化的重要步骤。

可以运用本体论技术对数据进行建模，构建出相应的本体模型。

本体模型可以定义与教育相关的概念、属性和关系，并将其组织成一个有机的整体。

通过本体模型，可以对教育资源进行分类、标注和描述，为后续的知识链接提供基础。

3. 知识链接知识链接是将教育资源中的实体、属性和关系与本体模型中的对应节点进行关联的过程。

可以通过实体识别、关系抽取和属性匹配等技术手段，将教育资源中的知识与本体模型中的知识进行匹配和链接。

这样，在知识图谱中就能够对教育资源进行更加精准和全面的描述。

4. 知识表示知识图谱构建的最后一步是将知识以图形网络的形式进行表示。

可以用图的节点来表示实体，用边来表示实体之间的关系。

通过图算法，可以对知识图谱进行分析和挖掘，发现其中的规律和知识隐含。

二、知识推理应用知识推理应用是指通过对知识图谱进行推理操作，从而提供教育决策与智能化推荐的能力。

人工智能导论-第2章逻辑推理3 - 知识图谱

目标谓词：ℎ ,
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
(, )

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ෞ− = 1
NA
(, )

ෞ+ = 0

ෞ− = 0
NA
(, )

ෞ+ = 0

ෞ− = 0
NA
(, )

ෞ+ = 1

ෞ− = 3
0.32
(, )

ෞ+ = 0

ෞ− = 1
NA
(, )

ෞ+ = 0

ෞ− = 1
NA
(, )

ෞ+ = 0

科学知识图谱讲座 PPT

用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心框架、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。
5
科学知识历史
知识挖掘
信息获取
可视化
科学知识图谱
研究热点、前沿、趋势
相邻学科间关系
研究人物、机构
可视化显示
26
27
年代色标
图谱背景色保存图谱/ 图像
寻找聚类寻找最佳聚类用term标记聚类用keywຫໍສະໝຸດ rd 标记聚类图谱大小调谐
用摘要词标记聚类
28
频次中心性
按年显示
调谐term字体、节点大小
调谐node字体、节点大小
聚类视图时间视图
时区视图
调谐图谱颜色、亮度、透明度、显示速度等
http://www.glottopedia.de/index.php/History_of_quantitative_linguistics
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理论方法
5.社会网络分析方法 Social Nework Analysis
将社会结构界定为一个网络，网络由成员之间的联系进行连接，社会网络分析更多地聚焦于成员之间的联系而非个体特征，并把共同体视为“个人的共同体”，即视为人们在日常和生活中所建立、维护并应用的个人关系的网络——Wetherell等
国际科学学主流领域图。刘则渊,陈悦,侯海燕,等.科学知识图谱：方法与应用[M]. 北京：人民出版社，2008
.
理论方法
4.词频分析法
齐普夫George Kingsley Zipf 齐普夫第一定律 fr*r=C
在文献中，不同词汇的使用与出现频率是有一定规律的。按词频高低进行统计以供分析——齐普夫计量学传统方法。

知识图谱 ppt课件

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第四章知识图谱
一、万维网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本（http）嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
重大发明：统一资源标识符URI
一、知识图谱
2012年5月16日，Google提出Knowledge Graph：
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索，提升搜索质量
The world is not made of strings，but is made of things.
概念
关系实体
ppt课件
5
第四章知识图谱
一、知识图谱
3、属性在开始标签内用键值对指定，属性名不能重复
ppt课件
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第四章知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
ppt课件
RDF作用：
1、保证内容有准确含义 2、内容可以被理解并处理 3、通过内容集成进行自动数据处理
13
第四章知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
ppt课件
知识卡片
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第四章知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用： ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
ppt课件
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第四章知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
ppt课件
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第四章知识图谱

第三章自然语言的处理共152张PPT2024新版

常用方法
基于规则的方法、基于词典的方法、基于机器学习的方法等。
词汇关系与语义网络
词汇关系
指词汇之间的语义关系，如上下位关系、同义关系、反义关系等。
语义网络
一种表达词汇之间复杂语义关系的网络结构，有助于理解词汇的深层含义和语境。
常用方法
基于知识图谱的方法、基于深度学习的方法、基于语料库的方法等。
3
基于神经网络的机器翻译
使用深度学习技术，构建神经网络模型实现端到端的翻译。
文本生成技术及应用
文本生成技术
包括基于模板、基于规则、基于统计和基于深度学习的方法。
应用领域
自动摘要、对话系统、智能写作、自动问答等。
多模态自然语言处理
多模态数据
包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
多模态自然语言处理技术
上下文感知
利用上下文信息来提高词义消歧和实体链接的准确性。例如，通过考虑句子或段落中的其他词语和语境信息，可以更准确地确定一个词的含义或链接到正确的实体。
情感分析与观点挖掘
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。情感分析技术可以应用于产品评论、社交媒体帖子、新闻报道等各种文本数据。
第三章自然语言的处理共152张 PPT
• 自然语言处理概述 • 词汇处理 • 句法分析 • 语义理解 • 信息抽取与知识图谱 • 机器翻译与文本生成 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
01
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。
深度学习阶段
采用深度神经网络模型进行自然语言处理，如循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等。

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。

如何使用Python进行知识图谱构建和推理

PyTorch Geometric: 基于PyTorch的图形深度学习库
Deep Graph Library: 基于TensorFlow的图形深度学习库
DGL-KE: 基于DGL的Knowledge Graph Embedding库
PyKEEN: 基于PyTorch的知识图谱嵌入库
GraphSAGE: 基于PyTorch的图表示学习库
知识图谱的推理将更加复杂和多样化，能够处理更复杂的逻辑关系
知识图谱的应用领域将更加广泛，包括医疗、金融、教育等多个领域
结合具体应用场景探讨解决方案和前景展望
应用场景：医疗、金融、教育等领域
挑战：数据质量、数据安全、数据隐私等问题
解决方案：采用先进的数据清洗、数据加密等技术
前景展望：知识图谱将在更多领域得到应用，推动人工智能的发展
它通过定义规则和模式，对知识图谱中的实体和关系进行推理
基于规则的推理算法可以实现高效的推理过程
基于规则的推理算法在实际应用中具有广泛的应用前景
基于机器学习的推理算法
介绍：基于机器学习的推理算法是一种利用机器学习技术进行知识图谱推理的方法。
应用场景：广泛应用于推荐系统、搜索引擎、自然语言处理等领域。
推理在知识图谱构建中的应用案例分析
案例一：使用Python进行知识图谱推理，提高搜索效率案例二：使用Python进行知识图谱推理，实现个性化推荐案例三：使用Python进行知识图谱推理，提高数据分析质量案例四：使用Python进行知识图谱推理，实现智能问答系统
知识图谱构建与推理的挑战与展望
RDFLib: 处理RDF数据的Python库单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼。

7.2 类比推理及其方法课件(共20张PPT)

请思考：下列类比是在对象之间“比”什么？ ①由蜘蛛结网，到不需要在深水处建筑桥①墩结的构吊类桥比。（模型类比） ②由儿童刮木听声的游戏，到听诊器的发明②。功能类比 ③由苍蝇两翅后③的结平构衡类棒比(楫（翅模)型，类到比新）型导航仪器——振动陀螺仪的发明 ④由人工培育珍珠，到人工生产④牛条黄件。类比
2.提高类比推理可靠程度要求
（1）类比的根据越多越好。
前提中确认对象的相同或相似属性越多，意味着它们所属的类别可能越相近，结论的可靠性越高。
示例人们在研究新药时，往往在
狗、兔子、老鼠等动物身上做实验，因为这些动物比其它动物与人类有更多的相同或相似属性。如果用低等动物做实验，则因其与人类的相同属性较少，难以得到可靠的结论。
③在两个对象间多运用比喻
④在前提中要抓住两个对象的本质属性
A.①②
B.①④
C.②③
D.③④
类比推理的含义
1.特点和含义：
客观依据：事物属性之间的内在联系【注意】
类比推理是从一般到一般或从特殊到特殊，不是从一般推出
个别（演绎推理），或是从个别推出一般（归纳推理）
类比推理的含义
示例评析
化肥中所含的主要养分是钙、镁、氮、磷、钾，这些养分是植物生长所需要的，而且，化肥呈粉末或液体状态时，植物更容易吸收。
石煤渣中也含有较多的钙、镁、氮、磷、钾，把石煤渣磨成粉末，植物也容易吸收。
所以，我们可以把石煤渣磨成粉末作为植物生长的肥料。
A对象具有属性a、b、c、d
逻辑形式： B对象具有属性a、b、c、
所以，B（可能）也具有属性d
类比推理的含义
①瓦特根据蒸汽中的壶盖发明了蒸汽机。类比
②较之于其他高校思想政治理论课，《形势与政策》的理论知识系统性和稳固性较弱，而教学内容的更新速度

知识图谱综述表示、构建、推理与知识超图理论

知识图谱综述表示、构建、推理与知识超图理论一、本文概述知识图谱作为一种结构化的知识库，集成了来自多个来源的信息，通过实体、概念和关系来组织和呈现现实世界中的复杂知识。

近年来，随着大数据和技术的快速发展，知识图谱已成为信息抽取、自然语言处理、智能问答、推荐系统等多个领域的研究热点。

本文旨在全面综述知识图谱的表示、构建、推理及其与知识超图理论的联系。

文章首先介绍知识图谱的基本概念和应用背景，随后深入探讨其表示方法、构建技术和推理算法，并在此基础上分析知识超图理论与知识图谱的内在关联。

本文的综述将为相关领域的研究者提供全面、深入的理论支持和实践指导。

二、知识图谱的表示知识图谱的表示是知识图谱构建和应用的关键环节。

它涉及到如何将现实世界中的实体、属性、关系等复杂的信息结构转化为计算机可以理解和处理的数据结构。

知识图谱的表示方式主要分为两大类：符号表示和分布式表示。

符号表示：符号表示是传统的知识表示方法，主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑、语义网络等。

这种表示方式能够清晰地描述实体间的复杂关系，易于人类理解和解释。

然而，符号表示在处理大规模知识图谱时存在效率低下的问题，难以处理模糊和不确定的知识。

分布式表示：为了克服符号表示的不足，近年来分布式表示方法逐渐受到关注。

分布式表示方法将实体和关系表示为低维稠密的向量，通过向量运算来模拟实体间的关系推理。

这种方法能够有效地处理大规模知识图谱，并且在处理模糊和不确定知识方面具有一定的优势。

其中，TransE、TransH、TransR等翻译模型是分布式表示中的代表性方法，它们在链接预测、实体分类等任务中取得了显著的效果。

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的知识表示方法也逐渐兴起。

这类方法通过训练神经网络来学习实体和关系的表示，能够捕获更丰富的语义信息。

例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型被应用于知识图谱的表示学习中，取得了良好的效果。

知识图谱的表示方法经历了从符号表示到分布式表示再到基于神经网络的知识表示的发展历程。

现代教育技术应用第七章第五节知识图谱的教育应用教学PPT课件

智能化提供
学生学习需求
学习资源
学科知识图谱具有知识间关系联结的结构特点，能够将相对零散的知识按照内在逻辑进行聚合，从而较好地实现教学资源的个性化推送。
知识图谱教学应用模式应ຫໍສະໝຸດ 模式二基于学科知识图谱的学习路径规划
学习路径是指学习者在学习策略的指导下，从初始状态到完成学习目标，所经历的学习路线。
学科知识图谱
总结
1 了解了知识图谱的概念及其与人工智能技术的关系 2 理解了知识图谱的教学应用模式 3 熟悉了知识图谱的相关教学应用案例
知识图谱能为人工智能技术支持下的教育教学提供知识的有效衔接和学科知识体系的框架，为实现精准化教学、个性化学习等提供了前所未有的支持。
感谢您的聆听！
强调了知识图谱的重要性
知识图谱与人工智能的关系
计算智能
感知智能
知识关系的建构逻辑规则的统计分析
认知智能
底层支撑
知识图谱
通用智能
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
知识图谱与人工智能的关系知识图谱
知识关系的建构逻辑规则的统计分析
机器
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
实现认知智能的“推理”能力
知识图谱与人工智能的关系
03
知识图谱教学应用案例
知识图谱教学应用案例
知识图谱
实体识别关系抽取情感分析
知识图谱教学应用案例
应用案例知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则：钢琴家的乐器是钢琴
知识图谱教学应用案例
应用案例知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则：钢琴家的乐器是钢琴归纳演绎出新知识：李斯特乐器钢琴

知识图谱ppt课件

总结词：语义搜索
详细描述：语义搜索是知识图谱应用的另一个重要领域。传统的搜索引擎主要是基于关键词匹配来提供搜索结果，而语义搜索则是基于知识图谱和自然语言处理技术来理解用户的查询意图和上下文信息，为其提供更准确、更有价值的结果。这不仅可以提高搜索的准确性和效率，还可以促进知识的传播和应用。
使用关系数据库存储知识图谱，如MySQL、PostgreSQL等
。
知识推理
基于规则的推理
使用规则引擎进行推理，如Drools、Jena等。
基于逻辑的推理
使用逻辑推理算法进行推理，如演绎推理、归纳推理等。
基于机器学习的推理
使用机器学习算法进行推理，如神经网络、决策树等。
基于本体的推理
使用本体进行推理，如语义网本体语言（ OWL）、本体推理机（Protégé）等。
跨领域应用
探索跨领域知识图谱的应用场景，推动其在不同领域的实际应用和发展。
THANKS.
总结词
智能推荐系统
详细描述
智能推荐系统是知识图谱应用的另一个重要领域。通过利用知识图谱技术，智能推荐系统能够深入理解用户的需求和兴趣，为其推荐相关内容或产品。这不仅可以提高用户的满意度和忠诚度，还可以促进产品的销售和推广。
语义搜索
语义搜索：知识图谱在语义搜索中的应用，主要是通过理解用户的查询意图和上下文信息，为其提供更准确、更有价值的结果。
知识图谱的起源与发展
起源
知识图谱的起源可以追溯到语义网和本体论的研究，这些研究旨在构建一个基于知识的网络，以支持智能应用和语义搜索。
发展
随着大数据和人工智能技术的不断发展，知识图谱的应用越来越广泛，已经成为许多领域的重要工具，如智能问答、推荐系统、智能助手等。

面向知识图谱的知识推理研究进展

在知识表示学习方面，近年来研究者们提出了很多优秀的模型，如BERT、 GPT等。这些模型都可以将实体和概念表示为向量形式，从而方便计算机处理。在模型推理方面，基于规则的方法和图算法是最常用的方法之一。基于规则的方法主要是根据事先定义的规则进行问题分析和推理，而图算法则是通过构建图模型来进行推理。
综述：
知识图谱推理问答研究主要涉及知识表示学习、模型推理和答案生成等方面。在知识表示学习方面，研究者们主要如何将知识图谱中的信息转化为计算机可处理的形式，通常采用向量空间模型（如Word2Vec、BERT等）对实体和概念进行表示。
在模型推理方面，研究者们主要研究如何利用知识图谱中的信息进行问题分析和推理，常用的方法包括基于规则的方法、图算法等。在答案生成方面，研究者们主要如何根据推理结果生成合适的答案，通常采用自然语言处理技术（如机器翻译、文本生成等）来生成答案。
弹性语义推理是一种基于规则、框架和图结构的语义推理方法。它首先通过规则推理和框架推理对知识图谱中的知识和规则进行匹配，然后利用基于图的推理方法对匹配结果进行归纳和推理。弹性语义推理具有较高的灵活性和可扩展性，它能够处理大规模知识图谱中的复杂语义关系，并实现高效的语义推理。
弹性语义推理在许多领域都有着广泛的应用。例如，在智能客服领域，通过利用大规模知识图谱和弹性语义推理方法，能够实现对用户问题的准确理解，并提供更加智能的客服服务。在广告推荐领域，弹性语义推理可以帮助系统更好地理解用户需求和广告内容，从而为用户提供更加精准的广告推荐。在舆情监测领域，弹性语义推理可以实现对大量文本数据的自动处理和分析，提高舆情分析的准确性和效率。
三器学习、自然语言处理等技术实现。根据学习方式的不同，知识推理方法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种。

03-知识图谱课件

知识图谱的架构包括自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的体系架构。
1. 知识图谱的逻辑结构知识图谱在逻辑上可分为：模式层与数据层。
2. 知识图谱的体系架构体系架构是其构建模式结构，如图2所示。
1. 2.1 知识图谱的架构
• 图2中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，也包含知识图谱的更新过程。获取知识的资源对象大体可分为结构化、半结构化和非结构化三类。
（2）(实体-属性-属性值)
—— 北京是一个实体，人口是一种属性，2069万是属性值。北京-人口- 2069万构成一个（实体-属性-属性值）的三元组样例。
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2 . 知识图谱的架构与构建
2.1 知识图谱的架构
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知识图谱 (基于符号的表示)
• 知识图谱本质上是一种语义网络，其：
• 结点代表实体（entity）或者概念（concept）； • 边代表实体/概念之间的各种语义关系/属性。 • 关系事实= (head, relation, tail)
• head：头部实体 • relation：关系/属性 • tail：尾部实体
1.2 知识图谱的图表示
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• 知识图谱也可被看作是一张图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。图1是一个典型的知识图谱。
963万平方公里
面积
13.6亿
人口首都
1.6万平方公里
面积
北京
人口
纬度
法国中国经度
2069万
北纬 39°54′

知识图谱的主要应用领域 ppt课件

②某一学科的主要研究的几个领域之间的内在联系。 ③知识图谱可以对某一领域的研究主题的渗透、衍
生和扩散趋势做出预测。 ④知识图谱可以将学科领域内隐性或非编码化的知
识转化为显性、编码化的知识。 ⑤科学社会网络，也可以称作科学合作网络。
ppt课件
4
知识图谱运用于学科知识服务中的原因
①契合学科知识服务的职责 ②为学科知识服务增值 ③支持用户得到个性化、专业化服务
结语
知识图谱与学科知识服务又有诸多契合之处，随着知识图谱的发展，其在学科知识服务中的运用与推广必将得到发展。知识图谱应用于学科知识服务会为用户提供动态、快捷、个性化的学科知识服务，更好满足用户的知识需求，更好的体现了图书馆的职能。
谢谢！
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8
1、契合学科知识服务的职责
学科馆员以开发专题信息资源为目的，深入学科专业领域之中，针对用户的问题及其特定的环境，对某一学科的基本理论、历史和现状、学术前沿、学术的主要领头人等方面进行深入的分析了解。对无序繁杂的信息进行加工、分析、整理、重组，完成知识的管理过程，为用户提供有效可靠的支持知识应用和知识创新的服务。
ppt课件
2
知识图谱的作用
知识图谱通过可视化工具软件导入来自于SCI 的数据，通过信息图像化这种处理方式，显示出专业学科领域中学科之间的结构关系、核心、热点等，从而获得形象、详尽的学科信息分析结果。
ppt课件
3
知识图谱的主要应用领域
①从事科学技术研究活动的学术共同体和作为学术知识载体的网络。
ppt课件
13
③、知识图谱的发展水平
知识图谱研究是一个新领域，近期的发展趋势良好，但仍不免存在发展时间短、科研力量分散的问题。许多不错的科研结果多是各国拥有一两项，没有什么特别突出的领导力量。国内近几年也渐渐涌现出研究知识图谱的团队，但国内研究的手段普遍过于传统。国内整体研究团队的研究水平不高，国内学科馆员对知识图谱的利用也得不到普及。

数学课程知识图谱构建及其推理

数学课程知识图谱构建及其推理随着技术的不断发展，知识图谱在教育领域的应用也越来越受到。

数学课程知识图谱是一种以图形化的方式呈现数学课程知识及其相互关系的知识库，它能够帮助学生更好地理解数学知识，提高学习效果。

本文将介绍如何构建数学课程知识图谱及其推理机制，以期为相关领域的研究提供一些参考。

确定知识图谱的范围和目标用户。

数学课程知识图谱的目标用户主要是数学教师和学生，其范围应该涵盖整个数学课程的知识体系，以便于用户查询和学习。

搜集和整理知识图谱的数据。

数学课程知识图谱的数据主要包括数学教材、参考书籍、网络资源等。

在搜集数据时，需要注意知识的准确性和完整性。

构建知识图谱的框架。

在构建数学课程知识图谱的框架时，需要考虑数学知识之间的相互关系，例如并列、包含等。

同时，还需要考虑知识图谱的可扩展性和可维护性。

绘制知识图谱。

通过绘图工具将数学课程知识图谱绘制成图形化的形式，以便于用户理解和查询。

数学课程知识图谱的推理机制包括规则推理和路径推理。

规则推理是指根据已知的知识进行推导和判断。

例如，在数学中，根据两个三角形全等可以得到相应的性质和定理。

规则推理可以自动化地推导出一些结论，从而拓展知识图谱的应用范围。

路径推理是指根据知识之间的路径进行推导和判断。

在数学课程知识图谱中，不同知识点之间存在多种路径，不同路径可以推导出不同的结论。

路径推理可以帮助学生在解决数学问题时找到不同的解决方法。

在数学课程中对学生学习情况进行评估。

通过数学课程知识图谱，教师可以了解学生对数学知识的掌握情况，从而有针对性地开展教学。

自动生成数学练习题。

利用知识图谱的推理机制，可以自动生成不同难度的数学练习题，提高学生的学习效果。

个性化数学教学。

通过数学课程知识图谱，教师可以根据学生的实际情况开展个性化教学，提高教学效果。

随着人工智能技术的不断发展，数学课程知识图谱的应用前景也越来越广阔。

未来，数学课程知识图谱可能会被应用于以下方面：智能数学教学助手。