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人工智能之知识处理 知识推理 第一章 知识表示与推理的核心基础
人工智能之知识处理第一章知识表示与推理的核心基础@TOC前言欢迎来到知识推理的世界。 1.1知识表示与推理的定义及研究意义要让机器像人一样聪明，首先得解决两个问题：它怎么存知识？它怎么用知识？这就是知识表示与推理的核心。 定义：基于已有的知识（事实、规则），按照一定的逻辑策略，推导出隐含的新知识或结论的过程。2.二者的关系：硬币的两面知识表示是基础，决定了推理的上限；知识推理是手段，体现了表示的价值。 知识推理允许机器利用少量规则和大量逻辑来弥补数据的不足。1.2知识表示与推理的发展历程这一领域的发展并非一帆风顺，而是经历了一场从“符号”到“连接”，再到“融合”的螺旋式上升。 会建模：能够针对具体业务场景（如电商推荐、医疗问诊）设计知识表示模型。能推理：掌握基于规则的推理（Drools等）和基于图的推理算法。知前沿：了解大模型如何与知识库结合。
18910编辑于 2026-04-05《知识表示：开启人工智能学习与推理的密钥》
在人工智能领域，知识表示是一个核心问题。它决定了如何将知识以一种能够被计算机理解和处理的方式进行存储，进而为人工智能的学习和推理提供基础。随着人工智能技术的不断发展，知识表示的重要性愈发凸显。 这样，系统就可以根据这些知识进行推理，为用户提供专业的建议和解决方案。知识表示的方法语义网络语义网络是一种以节点和边来表示知识的结构。节点代表概念，边则表示概念之间的关系。 通过语义网络，知识可以以一种直观的方式进行表示和存储。例如，“狗”这个概念可以通过节点表示，而“狗”与“动物”之间的关系则可以通过边来表示。框架表示框架表示是一种将知识组织成一个框架结构的方法。 谓词逻辑谓词逻辑是一种用逻辑符号来表示知识的方法。它通过定义谓词和量词来描述知识的性质和关系。谓词逻辑可以精确地表达知识，并且具有很强的推理能力。 总之，知识表示是人工智能领域的一个重要课题。通过有效地表示和存储知识，人工智能可以更好地进行学习和推理，为人类社会带来更多的价值和创新。
41000编辑于 2024-12-28- 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。
1.9K30编辑于 2022-08-29 - 来自专栏bit哲学院
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 )最基本的元素:概念、关系和个体 2)TBox术语集 (概念术语的公理集合) 3)ABox断言集 (个体的断言集合) 4)TBox和ABox上的推理机制 不同的描述逻辑系统的表示能力与推理机制由于对这四个组成部分的不同选择而不同 在丰富与演化知识库的时候,我们需要声明不相交性的知识或者公理(disjointness)。 (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
2K00发布于 2020-12-13 - 来自专栏用户11885981的专栏（2）
人工智能之知识处理 知识推理 第二章 知识图谱：结构化知识表示核心
人工智能之知识处理第二章知识图谱：结构化知识表示核心@TOC第二章知识图谱：结构化知识表示核心如果说第一章我们了解了“知识表示”的宏观概念，那么第二章我们将进入实战的核心——知识图谱。 它是目前人工智能领域最主流、最成功的知识表示形式，也是让机器从“感知智能”迈向“认知智能”的关键基础设施。本章将带你从零开始，亲手揭开知识图谱的面纱，掌握从构建、存储到查询的全链路技术。 |E[关系集]D&E-->|知识融合|F[实体对齐/消歧]F-->|质量评估|G[知识图谱存储]2.3知识存储与查询数据构建好了，存放在哪里？ #3.知识查询与推理deffind_co_actors(tx,actor_name):#查询逻辑：找到“莱昂纳多”演过的电影，再找到这些电影里的其他演员query="""MATCH(p:Person{name 》杜雨+&+张孜铭《AIGC原理与实践：零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》《从零构建大语言模型（中文版）》《实战AI大模型》《AI3.0》
20310编辑于 2026-04-06 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践（1）
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 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。 因此，我们也叫OWL为本体语言： OWL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 促进了统一词汇表的使用，定义了丰富的语义词汇 允许逻辑推理 上的推理机制 不同的描述逻辑系统的表示能力与推理机制由于对这四个组成部分的不同选择而不同 ? 描述逻辑与OWL的对应： ? 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 - 来自专栏有三AI
【知识图谱】知识表示：知识图谱如何表示结构化的知识？
那么，在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢？本编介绍知识图谱中的知识表示，以回答上面的问题。 知识图谱中的知识表示也是如此，例如，要对所存储的知识进行应用，其中最关键的就是要能够进行知识的推理，而知识的表示形式和手段决定了知识推理的形式和难度；此外，知识表示的形式也决定了知识获取的形式和难度。 笔者认为可以从如下两个方面理解什么是知识表示： 1.知识表示表示了什么？ 知识表示表示的是人类关于外部世界的结论，这些结论应该是无需实践，仅仅通过思考和推理就可以得到。 例如，本体“作家”，有“代表作”，“获奖”等属性，与本体“艺术家”属于“从属关系”。 在知识图谱中，知识表示有知识定义（知识体系）与知识实例两个层面。 为此，一些知识的数值化表示方法的研究开始出现。基于数值化的知识表示，有利于知识推理，但目前仅处于研究阶段，感兴趣的同学可以自行搜索学习。
5.8K21发布于 2019-11-26 - 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]。 Path-RNN 的输入是两个实体之间的路径，输出推理出的二者之间的新关系。通过将关系之间的连接用 RNN 表示来进行推理。路径的表示是在处理完路径中所有的关系之后由 RNN 的最后的隐状态给出的。 本文共享了 relation type 的表示以及 RNN 的 composition matrices，这样同样的训练数据变量就大大减少了。
2.3K12编辑于 2022-09-06 - 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
Rule的语法与结构 规则通过 Rule对象来进行定义，包含 body terms列表 (premises),head terms列表 (conclusions) 和可选的 name 和可选的direction 前向和后向规则语法之间的区别仅与混合执行策略相关，请参见下文。 _functor_ 是一个扩展的三元组，用于创建和访问文本值。functorName可以是任何简单的标识符。 C) ] Rule allID说明了functor用于将OWL限制的组件收集到单个数据结构中，然后可以触发进一步的规则 Rule all2 表示一个前向规则，它创建了一个新的后向规则，并且还调用了print 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: (? ： 1) 执掌一家公司就一定是这家公司的股东； 2) 收购一家公司，就是这家公司的股东 3) 某人同时是两家公司的股东，那么这两家公司一定有关联交易； 用jena规则来表示： [ruleHoldShare
4.3K30发布于 2020-02-18 - 来自专栏全栈程序员必看
【知识图谱】知识推理
语法：RDF语法，三元组：(subject, property, object) 2、描述逻辑 逻辑基础：描述逻辑 描述逻辑(Description Logic)：基于对象的知识表示的形式化，也叫概念表示语言或术语逻辑 不同的描述逻辑系统的表示能力与推理机制由于对这四个组分的不同选择而不同。 由于概念之间存在包含关系，TBox 知识形成类似 格(Lattice) 的结构，这种结构是由包含关系决定的，与具体实现无关。 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 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AI科技评论
中科大王杰教授：基于表示学习的知识图谱推理技术
2021年12月17日，中国科学技术大学教授，博士生导师，国家优青王杰在 CNCC 2021 “知识为意，图谱为形--基于图机器学习的知识推理”专题论坛上做了《基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理 在报告中，王杰结合知识图谱近年来的研究趋势与应用场景，聚焦从单一图谱推理到联合外部信息推理、从结构化输入到自然语言输入的层次递进的推理场景，介绍基于表示学习的知识图谱推理方向取得的进展。 一方面，知识图谱的存储、查询、构建与获取，不仅仅是为了能够描述客观世界、总结人类先验知识，更重要是为知识图谱推理服务。另一方面，知识图谱中的技术和任务都包含深度语义理解。 将其映射到向量空间之后会发现，中国与北京这两个向量之间的差值，接近美国与华盛顿之间的差值。然后定义一个函数，希望三元组映射到向量空间之后，头实体+关系的向量表示尽可能接近尾实体的向量表示。 如何利用知识图谱增强预训练语言模型，或者怎样用预训练语言模型帮助更好地在知识图谱上进行推理，也是接下来需要重点关注的方向。最后，知识图谱与对话场景的结合也是我所期待的。
1.4K21编辑于 2022-03-03 - 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 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 添加悬挂边：悬挂边是指边的一端是一个未出现过的变量，而另一端（变量或常量）是在规则中出现过的 添加实例边：实例边与悬挂边类似，边的一端也是在规则中出现过的变量或常量，但另一端是未出现过的常量，也就是知识库中的实体 数值推理 基于表示学习 见《知识图谱（一）——知识表示》，通过将符号表示映射到向量空间进行数值表示，能够减少维数灾难问题，同时能够捕捉实体和关系之间的隐式关联，重点是可以直接计算且计算速度快. 《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 - 来自专栏智能生信
几何视角下 GNN 的拓扑知识表示与迁移
简读分享 | 赵晏浠 编辑 | 王宇哲 论文题目 Topology Compression for Graph Neural Networks 论文摘要 本文研究了一种新的知识转移范式，旨在通过将知识从在完整图上训练的教师 为此，作者重新审视了热力学与 GNN 行为之间的联系，在此基础上，作者提出了神经热核 (NHK) 来封装与 GNN 架构相关的底层流形的几何特性。 通过将 NHK 与教师和学生模型对齐，得出一个基本的和有原则的解决方案，称为几何知识蒸馏。 作者开发了非参数化实例化，并证明了它们在各种实验设置中的有效性，以对不同类型的特权拓扑信息和师生方案进行知识提炼。 论文链接 https://openreview.net/pdf?
36500编辑于 2022-12-29 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入与因果推理的结合
知识图谱通过节点（实体）和边（关系）来表示现实世界中的信息，但如何将这些信息转化为可进行推理和决策的形式，仍然是一个挑战。 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。 这种结合不仅能够提升知识图谱的表示能力，还能够使得因果推理结果更加可靠。 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 - 来自专栏TechLead
知识推理技术解析
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。 与传统的关系数据库相比，图形数据库在查询深层链接的数据时更为高效。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。 这一过程需要处理大量的数据，包括文本、图像等非结构化数据，将其转化为结构化的知识表示。 知识推理与查询 知识图谱不仅能够存储大量的实体和关系，还能支持基于图的推理和复杂查询。 四、高级知识推理技术 随着人工智能领域的快速发展，知识推理技术也在不断进步，涌现出许多高级技术以解决更复杂的推理问题。这些技术包括复杂推理策略、推理系统的优化、知识融合、以及与机器学习技术的融合等。 与机器学习技术的融合 将知识推理与机器学习技术结合起来，可以充分发挥两者的优势，提高系统的推理能力和适应性。
77710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)
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。 其推理过程是完全基于所构建的规则森林的。 归纳推理： 与演绎推理相反的是，归纳推理是一种自下而上的过程，即从个体到一般的过程。通过已有的一部分知识，我们可以归纳总结出这种知识的一般性原则。 将推理方法是否用与问题有关的启发性知识来划分，分为启发式推理和非启发式推理。启发式推理的过程中，会利用到一些启发式的规则，策略等等，而非启发式推理则是一般的推理过程。 面向知识图谱的知识推理 2.1 引入 对于知识图谱而言，其最为常见的表示方式是采用三元组的表示方式，通过三元组，我们可以表示不同事物之间的语义关系，已经事物与属性之间的属性关系。 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。
3.4K20编辑于 2022-06-28 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
知识图谱里的知识表示：RDF
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源，并以三元组的形式保存到知识库中。 接着人们发现RDF这种形式非常适合用于在万维网上对知识的结构化表示，于是在1999年，RDF被W3C推为行业推荐标准。 2. 三元组是知识图谱中知识表示的基本单位，简称SPO，三元组被用来表示实体与实体之间的关系,或者实体的某个属性的属性值是什么。 人可以根据自己的知识储备理解符号与符号之间的语义关系，比如你在新闻里读到“任正非”三个字，或者别人向你说起“任正非”，你都会将这些符号和你脑海中的一个对象或者影像联系，再综合过往收集到的和这个对象相关的信息 同一个subject实体拥有多种关系的时候，Turtle语法允许只出现一次subject来表示，通过分号分隔不同的关系，最后英文句号“.”说明与主语实体的所有关系已经说明完毕。
3.2K31发布于 2019-07-10 DeepSeek-RAG赋能知识检索与推理（一）
然而，随着应用深度的提升，用户对“生成结果是否基于真实知识”“模型是否具备逻辑推理能力”的需求也不断增长。这促使我们从“生成能力”迈向“推理能力”的新阶段。 检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）提供了一种桥接语言生成与知识推理的有效机制。 更进一步，RAG的机制可以扩展至结构化图数据的语义利用，通过GraphRAG架构支持复杂的实体关系推理、路径挖掘与多跳问答，显著提升了大模型的知识组织与推理表达能力。 不同于传统大语言模型仅依赖内部参数进行回答，RAG在面对用户问题时，会优先调用外部知识资源进行实时检索，然后再由生成模块结合检索结果进行推理与生成。 这些向量表示捕捉了文本的语义信息，便于后续的相似度计算。向量数据库构建与索引：将生成的向量存储在向量数据库中，并建立索引结构，以支持高效的相似度检索。
57110编辑于 2025-12-06DeepSeek-RAG赋能知识检索与推理（二）
、教学、轻量系统高准确率问答、专业推理系统、商业级RAG应用架构复杂度低，易部署高，需要多模块协作二、DeepSeek-RAG实战案例与代码实现为了更好地实现基于检索增强生成的智能问答系统，本项目采用了 LangChain作为一个针对大语言模型（LLM）应用的开发工具包，能简化向量化检索、文档切分、知识存储与对话历史管理等关键流程。 通过组合这些组件，开发者可灵活搭建复杂应用（如问答系统），实现基于LLM的推理、工具调用与多步任务协同，同时支持扩展自定义功能与第三方服务集成。 （2）数据读取增强大模型第一步，循环对话与知识检索**。接受用户输入，先从向量库中检索相关知识，再把检索结果和用户问题一并发送给大模型生成回复，实现实时对话。第二步，DeepSeek模型下载和加载。 该模型出现三方面错误：一是对模型的基本属性描述错误，误将MAGIC说成监督学习方法，忽略了其基于无监督、正常流量训练和图嵌入记忆机制的深度学习本质；二是未提及其应包含的三大核心模块，如日志图构建、图表示与异常检测
35810编辑于 2025-12-06- 来自专栏用户11885981的专栏（2）
人工智能之知识处理 知识推理 第三章 图神经网络与知识推理：让图谱“活”起来
人工智能之知识处理第三章图神经网络与知识推理：让图谱“活”起来@TOC前言在前两章中，我们学会了如何定义知识和构建知识图谱。 2.GNN的核心思想：消息传递与聚合GNN的运作机制可以用一句话概括：“近朱者赤，近墨者黑”。一个节点的特征表示（Embedding），不仅取决于它自己，还取决于它的邻居。 GNN通过消息传递机制来更新节点表示：聚合：收集周围邻居节点的信息。更新：将收集到的信息与自身信息结合，生成新的向量表示。经过多层传递，一个节点就能“感知”到整个图的局部结构信息。 3.知识推理与GNN的关联在知识图谱中，推理任务（如链接预测）本质上就是预测节点之间的连接概率。传统方法：通过路径查找（如A->B->C，所以A->C）。GNN方法：将实体映射为低维向量。 通过本章，我们已经掌握了利用GNN进行知识推理的技术。下一章，将探讨如何将这种强大的技术与大语言模型结合，迈向更高级的神经符号人工智能。
11410编辑于 2026-04-07
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