面向知识图谱的知识推理研究进展

近年来,随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,引发了互联网数据规模的爆炸式增长,其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识,并对其进行深入计算和分析,备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一,已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识.不同于传统知识推理,由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富,面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化.本文将从知识推理的基本概念出发,介绍近年来面向知识图谱知识推理方法的最新研究进展.具体地,本文根据推理类型划分,将面向知识图谱的知识推理分为单步推理和多步推理,根据方法的不同,每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理.本文详细总结这些方法,并探讨和展望面向知识图谱知识推理的未来研究方向和前景.     

面向知识图谱约束问答的强化学习推理技术

知识图谱问答任务通过问题分析与知识图谱推理,将问题的精准答案返回给用户,现已被广泛应用于智能搜索、个性化推荐等智慧信息服务中.考虑到关系监督学习方法人工标注的高昂代价,学者们开始采用强化学习等弱监督学习方法设计知识图谱问答模型.然而,面对带有约束的复杂问题,现有方法面临两大挑战:(1)多跳长路径推理导致奖励稀疏与延迟;(2)难以处理约束问题推理路径分支.针对上述挑战,设计了融合约束信息的奖励函数,能够解决弱监督学习面临的奖励稀疏与延迟问题;设计了基于强化学习的约束路径推理模型COPAR,提出了基于注意力机制的动作选择策略与基于约束的实体选择策略,能够依据问题约束信息选择关系及实体,缩减推理搜索空间,解决了推理路径分支问题.此外,提出了歧义约束处理策略,有效解决了推理路径歧义问题.采用知识图谱问答基准数据集对COPAR的性能进行了验证和对比.实验结果表明:与现有先进方法相比,在多跳数据集上性能相对提升了2%-7%,在约束数据集上性能均优于对比模型,准确率提升7.8%以上.     

时态知识图谱的推理研究综述

随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,为时间紧耦合的应用提供有效支持.然而,时态知识图谱无法确保涵盖全量知识,知识的缺失严重影响应用性能,需要推理模型自动挖掘新的知识,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结.首先,介绍了时态知识图谱的推理相关概念与问题描述;其次,介绍了面向补全任务的推理模型与面向预测任务的推理模型,对其进行比较分析;之后总结了时态知识图谱推理的数据集、推理任务、相关指标以及应用场景;最后展望时态知识图谱推理的未来研究趋势.综上,本文致力于为时态知识图谱的推理领域研究人员提供具有价值的参考,以推动该领域进一步发展.     

知识图谱推荐系统研究综述

推荐系统可以在海量的数据信息中获取用户偏好,从而更好地实现个性化推荐,提高用户体检,以及解决互联网中的信息过载问题,但推荐系统仍然存在冷启动和数据稀疏问题。知识图谱作为一种拥有大量实体和丰富语义关系的结构化知识库,不但能够提高推荐系统的准确性,还能够为推荐项目提供可解释性,从而增强用户对推荐系统的信任度,为解决推荐系统中存在的一系列关键问题提供了新方法、新思路。首先针对知识图谱推荐系统进行研究与分析,以应用领域为分类依据将知识图谱推荐系统分为多领域知识图谱推荐系统和特定领域知识图谱推荐系统,同时根据这些知识图谱推荐方法的特点进一步分类,对每类方法进行定量分析和定性分析;之后列举出知识图谱推荐系统在应用领域中常用的数据集,对数据集的规模和特点进行概述;最后对知识图谱推荐系统未来的研究方向进行展望和总结。     

知识图谱问答领域综述

近年来,随着知识图谱的发展,利用给定的知识图谱数据自动得出人类自然语言问题的答案成为了时下的研究热点,诸如Siri和小爱同学的问答系统已经广泛投入使用.得益于深度学习的引入,该领域的各子课题虽然有所突破,但依然存在需要攻克的难点,例如多跳推理和策略组合等.本文从主流的构建方法为切入点,归纳总结该领域研究现状以及所面临的...     

知识图谱综述——表示、构建、推理与知识超图理论

针对知识图谱(KG)在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用,分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术.首先,从知识图谱的定义与发展历程出发,介绍了知识图谱的分类和架构;其次,对现有的知识表示与存储方式进行了阐述;然后,基于知识图谱的构建流程,分析了各类知识图谱构建技术的研究现状.特别是针对知识图谱中的知识推理这一重...     

基于混合增强智能的知识图谱推理技术研究

如今,知识图谱被广泛应用在各个领域,例如问答系统、推荐系统等。而基于知识图谱的应用表现很大程度上依赖于知识图谱本身的知识完备性与准确性。单纯通过人工补齐与审核的方式来构建知识图谱已无法满足超大规模知识图谱的需求。针对上述问题,提出一种基于混合增强智能的知识图谱推理框架,即同时利用机器模型与人的知识信息来完成知识图谱推理。该框架在基于知识图谱嵌入的向量空间中,利用混合增强智能模型来寻找到实体节点之间的有效路径。与现有方法不同的是,该方法在训练模型时,高效地利用人的知识信息来指导模型的优化。实验表明,该框架在公开数据集上的表现相较于现有方法有一定提升。     

知识图谱可解释推理研究综述

面向知识图谱的知识推理旨在通过已有的知识图谱事实,去推断新的事实,进而实现知识库的补全.近年来,尽管基于分布式表示学习的方法在推理任务上取得了巨大的成功,但是他们的黑盒属性使得模型无法为预测出的事实做出解释.所以,如何设计用户可理解、可信赖的推理模型成为了人们关注的问题.从可解释性的基本概念出发,系统梳理了面向知识图谱的可解释知识推理的相关工作,具体介绍了事前可解释推理模型和事后可解释推理模型的研究进展;根据可解释范围的大小,将事前可解释推理模型进一步细分为全局可解释的推理和局部可解释的推理;在事后解释模型中,回顾了推理模型的代表方法,并详细介绍提供事后解释的两类解释方法.此外,还总结了可解释知识推理在医疗、金融领域的应用.随后,对可解释知识推理的现状进行概述,最后展望了可解释知识推理的未来发展方向,以期进一步推动可解释推理的发展和应用.     

知识图谱在智能问答中的应用研究

智能问答是自然语言处理领域的研究热点之一,近年来受到广泛的关注.随着知识图谱的不断发展,越来越多的知识图谱出现在人们视野当中,这些知识图谱在各个领域中得到广泛应用,能够作为智能问答的高质量数据源.知识图谱用于智能问答领域主要有两个方面:一方面,问答系统可以直接从知识图谱中检索答案;另一方面,知识图谱能够给智能问答系统提...     

面向多源异质数据源的学科知识图谱构建方法

针对以分散形式存储学科信息导致资源难以统计的问题,基于计算机学科领域本体模型,融合多源异质的学科数据构建高校计算机学科知识图谱.首先通过网络爬虫等技术从相关网站和已有文档中获取领域知识,并基于BERT模型对数据进行清洗;然后利用Word2Vec判断人物研究方向之间的相似度,解决实体对齐问题;最终将数据导入Neo4j图数据库中实现知识的存储.根据构建好的知识图谱建立计算机学科可视化系统,能够提供信息检索与图形显示等多种功能,实现计算机学科基础数据的快捷查询和资源统计,以期促进后续的学科评估工作更加高效地完成.     

知识增强的图神经网络序列推荐模型

现有基于图神经网络的序列推荐模型大多仅关注用户与项目交互的结构性信息,序列偏好的学习仅涉及项目交互顺序,缺乏项目自身的内容信息,并且未有效利用用户信息及挖掘项目之间更深层的语义关系。提出一种知识增强的图神经网络序列推荐模型KGGNN,引入知识图谱,并结合用户交互数据构建协同知识图谱,学习得到项目语义关联辅助信息以及用户关联辅助信息。将交互序列构建成有向序列图,利用门控图神经网络以及用户关联辅助信息学习序列中项目节点的结构性信息。通过注意力机制组合项目向量作为全局序列偏好,将最近交互的项目作为当前兴趣偏好,融合两者形成最终序列偏好,并结合项目语义关联辅助信息进行模型预测。在Amazon-Book、Last-FM、Yelp2018这3个公开数据集上的实验结果表明,辅助信息能有效提升序列推荐的准确性,该模型在命中率（HIT@K）和归一化折损累计增益（NDCG@K）2个指标上相较于GRU4Rec、NARM、SASRec等模型均有显著提升。当评估指标K值选取10时,与KGSR模型相比,其HIT@10指标在3个数据集上分别提升12.9%、4.5%、6.9%,NDCG@10指标在3个数据集上分别提升...     

基于四元数胶囊网络的知识图谱补全模型

知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即（头实体,关系,尾实体）或（主语,谓语,宾语）。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。     

基于领域知识图谱的应急处置预案动态融合

随着与社区矫正对象有关的突发事件情况的日益复杂,从已有应急预案库中匹配得到的单一固定方案无法通过动态注入数据为不同的异常情景制定智能化应急处置预案,难以满足应急决策所需.为了提高社区服刑监管质量以及信息化监管水平,本文针对异常情景数据的多源异构、复杂关联和动态演化等特点,对多源异构数据进行联合挖掘,构建司法领域知识图谱...     

基于可微神经计算机和贝叶斯网络的知识推理方法

针对人工神经网络(ANN)对面向知识图谱(KG)的知识推理的记忆能力有限以及KG无法处理不确定知识的问题,提出一种可微神经计算机(DNC)和贝叶斯网络(BN)相结合的推理方法DNC-BN.首先,将长短时记忆(LSTM)网络作为控制器,在每个时刻对输入向量和从记忆体获取的读向量进行处理,得到网络输出向量和交互向量;其次,...     

路径张量分解的知识图谱推理算法*

现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.     

医学知识图谱构建技术与研究进展

医学知识图谱是实现智慧医疗的基石,有望带来更高效精准的医疗服务。然而,现有知识图谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低,限制多,拓展性差等问题。针对医疗数据跨语种,专业性强,结构复杂等特点,对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析,涵盖了医学知识表示、抽取、融合和推理以及质量评估五部分内容。此外,还介绍了医学知识图谱在信息检索、知识问答、智能诊断等医疗服务中的应用现状。最后,结合当前医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问题,对其发展前景进行了展望。     

融合TuckER嵌入和强化学习的知识推理

知识推理是补全知识图谱的重要方法,旨在根据图谱中已有的知识,推断出未知的事实或关系.针对多数推理方法仍存在没有充分考虑实体对之间的路径信息,且推理效率偏低、可解释性差的问题,提出了将TuckER嵌入和强化学习相结合的知识推理方法 TuckRL (TuckER embedding with reinforcement learning).首先,通过TuckER嵌入将实体和关系映射到低维向量空间,在知识图谱环境中采用策略引导的强化学习算法对路径推理过程进行建模,然后在路径游走进行动作选择时引入动作修剪机制减少无效动作的干扰,并将LSTM作为记忆组件保存智能体历史动作轨迹,促使智能体更准确地选择有效动作,通过与知识图谱的交互完成知识推理.在3个主流大规模数据集上进行了实验,结果表明TuckRL优于现有的大多数推理方法,说明将嵌入和强化学习相结合的方法用于知识推理的有效性.     

知识图谱中的语义推理算法

为了提高查询推理系统对高度动态和迅速扩张的知识图谱的适应性,向用户返回更加高效、实时、准确的结果,在对目前流行的知识图谱推理算法对比研究的基础上,提出一种基于语义张量的推理算法。通过筛选简化2个公开的网络规模的知识图谱,利用该算法进行训练测试。实验结果表明,该算法可提升效率,节省内存,提高推理精确度,能够适应高度动态化和不断演变的知识图谱数据信息,提高搜索引擎的智能化程度。