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知识推理
参考链接： 从列表中移除满足Java中给定谓词元素 目录 本体知识推理简介与任务分类 OWL本体语言 知识推理任务 OWL本体推理 实例化(materialization)的一个例子: 本体知识推理简介与任务分类 OWL本体语言 OWL本体语言 是知识图谱语言中最规范,最严谨,表达能力最强的语言 基于RDF语法,使表示出来的文档具有语义理解的结构基础 推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论,这些知识和结论满足语义。 (2) Datalog语言可以结合本体推理和规则推理 Datalog语言 面向知识库和数据库设计的逻辑语言,表达能力与OWL相当,支持递归 便于撰写规则,实现推理 Datalog RDFox略有不同是因为Drools只进行规则推理 实践展示: 使用Jena进行知识推理 使用Jena完成示例图谱知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等 构建本体 其本质上就是
2K00发布于 2020-12-13 - 来自专栏全栈程序员必看
python知识推理知识图谱_知识图谱系列–知识推理
摘要 本文接着知识图谱系列–实体链接技术（1）[1]介绍知识推理方法。 知识推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论，这些知识和结论满足语义，其具体任务可分为可满足性(satisfiability)、分类(classification)、实例化(materialization 知识推理算法上实现效果尚不佳，这里介绍一篇Das, R. , Neelakantan, A. , Belanger, D. , & Mccallum, A. . (2016)的论文[3]。 之前的工作只推理了 relation，没有推理组成路径上节点的 entities，本文对关系类型，实体和实体类型进行了联合学习和推理。 论文结果如图3-4所示:图4 参考文献debuluoyi：知识图谱系列–实体链接技术（1）zhuanlan.zhihu.com 王昊奋知识图谱教程www.chinahadoop.cn [3] Das
2.3K12编辑于 2022-09-06 - 来自专栏全栈程序员必看
【知识图谱】知识推理
文章目录 一、本体知识推理简介 1、OWL本体语言 2、描述逻辑 （1）描述逻辑系统 （2）描述逻辑的语义 3、知识推理任务分类 （1）可满足性(satisfiability) （2）分类(classification 相关工具简介 3、基于一阶查询重写的方法 （1）概述 （2）示例 （3）Ontop 工具 4、基于产生式规则的方法 （1）产生式系统组成 （2）产生式系统执行 （3）相关工具介绍 一、本体知识推理简介 M a l e \exists \mathrm{has\_child.Male} ∃has_child.Male 描述逻辑与OWL词汇的对应 3、知识推理任务分类 知识推理：通过各种方法获取新的知识或者结论 ，这些知识和结论满足语义。 Datalog语言可以结合本体推理和规则推理 （2）Datalog语言推理 Datalog语言 面向知识库和数据库设计的逻辑语言，表达能力与OWL相当，支持递归； 便于撰写规则，实现推理。
4.6K21编辑于 2022-06-29 - 来自专栏全栈程序员必看
知识图谱（二）——知识推理
知识推理是知识图谱中很重要的一部分，主要用于推理暗含的知识（丰富知识图谱），检查知识库的不一致（知识清洗） 知识推理分类 演绎推理 从一般到特殊的过程.从一般性的前提出发，通过推导，得到具体描述或个别结论 （三段论），结论已经蕴含一般性知识中，只是通过演绎推理揭示出来，不能得到新知识. 确定性推理&不确定推理 数值推理&符号推理 基于表示学习的推理 归纳推理 归纳逻辑程序设计（Inductive Logic Programming, ILP）使用一阶谓词逻辑来进行知识表示，通过修改和扩充逻辑表达式来完成对数据的归纳 实体解析（指代消解） TRESCAL模型（解决输入张量高度稀疏所带来的过拟合问题） 面临挑战 大规模知识图谱中知识推理的可扩展性 大数据流处理中的推理效率（Flink、Spark 并行化流处理） 时空推理 《第13章 知识图谱与知识推理》王泉 [2]. 《第10章 知识推理》王泉 [3].
2.8K21编辑于 2022-09-05 - 来自专栏TechLead
知识推理技术解析
这种技术基于一系列成熟的理论和方法，从传统的符号逻辑推理发展到现代的图谱推理和机器学习融合方法。知识推理不仅涉及知识的有效表示和存储，还包括如何通过逻辑运算对这些知识进行处理和推导出新的知识。 二、知识推理基础 知识推理，作为人工智能领域的一个关键方向，致力于模拟人类的逻辑思维过程，以便从已有的知识中推导出新的知识或结论。 本部分旨在深入探讨知识推理的基础，包括知识的表示方法和推理机制，这些构成了知识推理系统的核心。 知识表示方法 知识表示是知识推理过程中的第一步，其质量直接影响到推理系统的效率和效果。 在知识表示方面，图形数据库能够有效地支持复杂的推理任务。 推理机制概述 知识表示为推理提供了基础，而推理机制则定义了如何利用这些知识解决实际问题。以下是几种主要的推理机制。 通过定义特定的查询语句或推理规则，可以从知识图谱中抽取有价值的信息，或者推导出新的知识。 推理算法深度分析 推理算法是知识推理过程中的关键，它决定了推理的效率和效果。
76010编辑于 2024-03-13 - 来自专栏全栈程序员必看
知识图谱—知识推理综述(一)
知识图谱—知识推理综述(一) 1 知识推理的概念以及分类 1.1 知识推理的基本概念 所谓的知识推理，就是在已有知识的基础之上，推断出未知的知识的过程。 根据上面的概念的描述，我们可以知道，对于知识推理而言，其包括的内容可以分为两种，第一种是我们已经知道的，用于进行推理的已有知识，另外一种是我们运用现有的知识推导或者归纳出来的新的知识。 在知识表示上，还有规则推理中的规则形式，知识图谱上的三元组的形式等等。 在获取知识图谱的表示之后，我们就拥有了一部分的事实，而知识图谱的知识推理就是在基于已有的知识图谱的事实的基础上，推理出新的知识或者识别出知识图谱上已有知识的错误。 此时，我们就需要获知到当前知识图谱中的那些三元组是无效的。然后将其从整个知识图谱中进行删除。这就需要利用到知识图谱的推理技术。 总的来说，知识推理在知识图谱补全任务中关注的是扩充图谱。
3.4K20编辑于 2022-06-28 - 来自专栏全栈程序员必看
CAS-KG——知识推理
面向知识图谱应用的知识推理 知识图谱需要推理，主要体现在两种任务上： 知识库补全：也称知识图谱上的链接预测，其本质是根据知识库中已有的知识推断出新的、未知的知识。 但由于知识库中知识不完备等原因，知识库问答也需要推理技术的支撑。 2. 基于分布式表示的推理 知识库/知识图谱 推理模式 人类进行推理时，往往呈现出以下两个特点： 考虑尽可能多的因素，全局推理。 符号推理与分布式表示推理的比较 问题定义与现有两类方法 知识推理 ➢ 仅从现有的知识库中，根据知识库的网络结构、元素关系等，预测出实体与实体间可能存在的链接，并加入到原有的知识库中，使之更加完备。 总结 面向知识图谱应用的知识推理 知识推理的分类 推理规则概述 符号推理 VS.
1.1K20编辑于 2022-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
知识图谱赵军学习笔记（九）–知识推理
知识图谱中的推理任务 知识推理是人工智能应用迈向更高级认知智能的重要技术。包括知识补全和知识问答。 知识补全 面向知识库或者知识图谱的事实补全 如图谱中给出了出生地但没有国籍，即可以通过推理的方法把实体或关系预测出来。称为链接预测。 它是利用已知知识预测未知的隐含知识，利于完善现有知识图谱。 桃花开花后结果，问开花的目的是什么 答案是吸引蜜蜂采蜜，就是一个推理问题。 知识推理分类 归纳推理和演绎推理 归纳推理 从特殊到一般的过程。 不确定性推理 根据以往的经验和分析，结合专家先验知识构建概率模型，并利用统计计数、最大化后验概率等统计学习的手段对推理假设进行验证或推测。 符号推理和数值推理 传统的逻辑推理。特点是在知识图谱中的实体和符号上直接进行推理了操作。
83620编辑于 2022-08-31 - 来自专栏CSDN社区搬运
知识图谱推理(论文复现)
论文概述 本研究专注于基于图神经网络（GNN）的知识图谱推理，特别关注了传播路径的应用与优化。在智能问答和推荐系统等领域，知识图谱推理具有关键作用，但传统GNN方法在效率和准确度方面存在局限。 这一发现不仅突显了AdaProp在知识图谱推理中的潜力，也为该领域的未来研究和应用提供了新的方向。 AdaProp的成功实现在理论和实践层面上都为知识图谱推理开辟了新的可能性，强调了自适应传播策略的重要性。 Network based Knowledge Graph Reasoning 论文方法 通过有效的采样技术来动态调整传播路径，既考虑到查询实体和查询关系的依赖性，又避免在传播过程中涉及过多无关实体，从而提高推理效率并减少计算成本 与传统方法的比较 在知识图谱推理领域，传统的方法如全传播、渐进式传播和受限传播都各自有优势和局限。提出的AdaProp方法在效率和性能上对这些传统方法进行了显著的优化。
25910编辑于 2024-11-13 - 来自专栏全栈程序员必看
本体编辑、知识推理与检索
本体编辑、知识推理与检索 一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。 由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉，被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技（疯）术（狂）调（百）研（度）之路。。。。 调研之前：这是啥呀？ 调研之后：这***都是些啥啊！！ ，protege还带有一些推理机插件（见下图），pellet、Hermit等，可以利用这些插件对本体文件进行推理。 5.编辑本体文件 将知识或数据写入本体，例子如下。 6.pellet推理机推理 7.推理结果检索 检索这里用的方法是使用jena执行sparql进行查询。
1.8K30编辑于 2022-08-29 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践 (2) -- 基于jena实现规则推理
本章，介绍 基于jena的规则引擎实现推理，并通过两个例子介绍如何coding实现。 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机，可以在RDFS和OWL推理机使用，也可以单独使用。 推理机支持在RDF图上推理，提供前向链、后向链和二者混合执行模式。包含RETE engine 和 one tabled datalog engine。 可以通过GenericRuleReasoner来进行配置参数，使用各种推理引擎。要使用 GenericRuleReasoner，需要一个规则集来定义其行为. a)] 规则推理demo1--喜剧演员 例如，在一个电影知识图谱里，如果一个演员参演的电影的类型是喜剧片，我们可以认为这个演员是喜剧电影 推理规则： [ruleComedian: (? 规则推理demo2 -- 关联交易 我们再来看上一篇文章中提到的那个金融图谱： ?
4.3K30发布于 2020-02-18 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱中的关系推理
关系推理 就我的理解而言，虽然目前的知识图谱上已经有了非常多的实体对和关系事实，但是由于数据的更新迭代以及不完整性，注定了这个知识图谱的不完整，同样，他里面也隐藏着我们难以轻易发现的信息。 ，有可能引入人类的先验知识辅助推理 缺点：尚未有效解决优势所带来的的一系列问题，包括专家依赖、复杂度过高等问题 发展趋势 逐渐摒弃对人工规则的依赖 转而借助模式识别的方式进行规则（模式特征）发现 采用机器学习方法进行特征建模 基于知识表达的关系推理 建模依据：将实体和关系映射到一个低维的embedding空间中，基于知识的语义表达进行推理建模 代表性工作： RESCAL张量分解模型（Tensor Factorization 生成知识表达时能够充分利用知识图谱已有的结构化信息 缺点：建模方法着眼于实体间的直接关联关系，难以引入并利用人类的先验知识实现逻辑推理 基于深度学习的关系推理 代表性工作： 单层感知机模型SLM（Single 而在关系推理日益发展壮大的基础上，在为知识图谱扩容的时候，又可以倒过来为自动化知识质量评估技术做出贡献。也就是前面所说的怎么判断抽取到的资料，好不好、正不正确等。
4.1K11发布于 2019-10-28 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践（1）
由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。 知识图谱推理的主要方法 • 基于描述逻辑的推理（如DL-based） • 基于图结构和统计规则挖掘的推理（如： PRA、 AMIE） • 基于知识图谱表⽰学习的推理（如： TransE） • 基于概率逻辑的 ⽅法（如： Statistical Relational Learning） 基于符号逻辑的推理——本体推理 传统的符号逻辑推理中主要与知识图谱有关的推理手段是基于描述逻辑的本体推理。 基于知识图谱表示学习的关系推理 将实体和关系都表示为向量 通过向量之间的计算代替图的遍历和搜索来预测三元组的存在，由于向量的表示已经包含了实体原有的语义信息，计算含有⼀定的推理能⼒。 推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论，这些知识和结论满足语义。 OWL本体推理 可满足性 本体可满足性： 检查一个本体是否可满足，即检查该本体是否有模型。
3.1K40发布于 2020-02-18 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入的关系推理
知识图谱嵌入与关系推理什么是知识图谱嵌入知识图谱嵌入是将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，通过向量之间的运算表达实体间的关系。 知识图谱嵌入训练使用嵌入模型对图谱进行训练，将实体和关系表示为向量。 推理新关系 通过向量运算推理出知识图谱中可能存在但尚未明确的关系。 基于知识图谱嵌入的关系推理的应用场景知识图谱扩展在知识图谱的构建过程中，往往存在很多缺失的关系或信息。通过基于嵌入的关系推理，可以自动化地推断出一些潜在的关系，帮助扩展图谱的内容。 自然语言处理中的知识推理在自然语言处理任务中，如问答系统或对话系统，基于知识图谱嵌入的关系推理可以帮助系统理解用户提问背后的复杂语义，并从图谱中推断出正确的答案。 跨领域应用 知识图谱嵌入和关系推理不仅在搜索引擎和推荐系统中有广泛的应用，还可以在医疗、法律、教育等领域实现智能化知识推理，提升决策支持能力。
63610编辑于 2024-09-26 - 来自专栏全栈程序员必看
对知识推理的认识的相关论文
http://www.jos.org.cn/1000-9825/5551.htm 1.1 知识推理的简介 面向知识图谱的知识推理旨在基于已有的知识图谱事实，推理新的事实或识别错误知识。 基于传统规则推理的方法 基于传统规则推理的方法主要借鉴传统知识推理中的规则推理方法，在知识图谱上运用简单规则或统计特征进行推理。 例如：NELL 知识图谱内部的推理组件采用一阶关系学习算法进行推理；YAGO知识图谱内部采用了一个推理机——Spass-YAGO以丰富知识图谱内容。 2.1.2 知识图谱推理 目的 知识图谱推理，也称知识图谱补全，链接预测或知识图谱更新，无需学习特定推理公式，即可完成任务。 总结 1.知识推理主要应用于知识补全（帮助进一步完善和补全知识图谱）和应用于领域知识方面推理等功能 2.知识推理在实际的中药检索方面应用并不广泛（有待更进一步考察） 3.列举部分已有医学领域方面基于知识推理的具体应用
62430编辑于 2022-09-06 - 来自专栏全栈程序员必看
【自然语言处理】知识图谱之知识推理「建议收藏」
知识推理的分类 归纳推理 归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的。 由个别事物推出一般性的知识的过程，是以为增殖新知识的过程。 演绎推理： 在已知领域内的一般性知识的前提下，通过求解一个具体的问题，或者证明一个结论的正确性。它所得出的结论，实际上早已蕴含在一般性的知识的前提中。 演绎推理只是将已有的事实揭露出来，因此不能增殖新的知识。 确定性推理 多数时候是指逻辑推理，具有完备的推理过程，和充分的表达能力，可以根据预先设定好的规则，准确的推导出最终的结论。 不确定性推理可以有效的建模真实世界中的不确定性。 符号推理 在知识图谱中的实体和关系符号上直接进行推理。 数值推理 与符号推理相对，使用数值计算，尤其是向量矩阵计算的方法，捕捉知识图谱上隐含的关联，模拟推理的进行。 2.
68410编辑于 2022-09-01 - 来自专栏登神长阶
【传知代码】知识图谱推理（论文复现）
知识图谱是一种图数据结构，它以实体、属性和关系为基本元素，将现实世界中的事物及其相互关系以图的形式进行表示。这种表示方式不仅直观易懂，而且便于进行复杂的推理和分析。 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱在智能问答、推荐系统、语义搜索等多个领域展现出了巨大的应用潜力。 让我们一同踏上探索知识图谱推理奥秘的旅程，共同开启智慧世界的新篇章！ 1. 论文概述 本研究专注于基于图神经网络（GNN）的知识图谱推理，特别关注了传播路径的应用与优化。在智能问答和推荐系统等领域，知识图谱推理具有关键作用，但传统GNN方法在效率和准确度方面存在局限。 这一发现不仅突显了AdaProp在知识图谱推理中的潜力，也为该领域的未来研究和应用提供了新的方向。 AdaProp的成功实现在理论和实践层面上都为知识图谱推理开辟了新的可能性，强调了自适应传播策略的重要性。
49210编辑于 2024-11-04 - 来自专栏全栈程序员必看
知识图谱构建技术综述-2.3知识推理-学习笔记「建议收藏」
目录 2.3 节 知识推理 2.3.1 基于规则的推理 2.3.2 基于分布式特征表示推理 （1）基于翻译模型的知识推理 （2）基于张量分解的知识推理 （3）基于语义匹配模型的知识推理 2.3.3 基于深度学习的推理 ---- 2.3 节 知识推理 知识推理：根据已有的实体关系来推断出新的事实结论。 2.3.2 基于分布式特征表示推理 该推理方法下包括3中知识推理方法： （1）基于翻译模型的知识推理 【66】等提出TransN模型，目的是整合三元组周围邻域的信息，采用对象嵌入和上下文嵌入表示实体和关系 ，提升了知识推理的性能。 【69】*等针对知识推理可解释性差的问题，将知识表示与强化学习相结合，提出RLPTransE，将知识推理问题转化为马尔科夫序列决策问题，增强了知识推理的可解释性。
1.3K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏全栈程序员必看
基于jena的知识推理机复现「建议收藏」
知识推理机复现 因csdn语法支持与github不太一样，欢迎访问本文github版：https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master /知识推理机复现.md 目录 mysql 8.0准备 d2rq工具安装与使用 Apache jena + jena-fuseki 本文复现基于jena的知识推理机，并把详细过程整理如下。 更新原作者的推理文件 echo '@prefix : <http://www.kgdemo.com#> .
1.4K30编辑于 2022-08-31 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入与因果推理的结合
结合知识图谱嵌入与因果推理，不仅可以提高推理的准确性，还能为复杂系统的决策提供更深刻的理解。 知识图谱嵌入基础知识图谱嵌入简介知识图谱嵌入技术的目标是将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，以便进行后续的推理和计算。常见的嵌入方法包括TransE、DistMult、ComplEx等。 知识图谱嵌入与因果推理的结合结合的必要性知识图谱为因果推理提供了丰富的结构化信息，而因果推理可以帮助知识图谱嵌入模型理解变量之间的关系。 结合的优点 描述 提高推理准确性 通过知识图谱提供的背景知识，提升因果推理的准确性。 集成学习与知识图谱结合集成学习方法与知识图谱，提升模型的准确性和鲁棒性，通过不同模型的组合优化知识图谱的嵌入和推理过程。
1.7K21编辑于 2024-09-22
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