知识推理¶
常用的知识推理方法收集如下：
基于规则的推理（Rule-based Reasoning）¶
该方法通过事先定义一组规则，然后应用这些规则来推断新的事实。例如，"如果A和B，则C"的规则可以用来推断当A和B同时出现时，C也可能出现。这种方法需要对规则进行事先定义，因此通常需要专家的领域知识，规则的组合也容易导致规则之间的矛盾或冲突。
基于本体的推理（Ontology-based Reasoning）¶
该方法使用本体来描述实体、属性和关系，并利用本体的推理能力来推断新的事实。本体可以定义概念层次结构、属性和关系的限制条件，从而实现推理。例如，如果定义一个"人"类和一个"工程师"子类，并且定义"工程师"必须拥有一个"工程学位"属性，那么当一个人被标记为"工程师"时，它就自动具有"工程学位"属性。
基于语义相似度的推理（Semantic Similarity-based Reasoning）¶
该方法使用词向量模型来计算词语或句子之间的语义相似度，从而推断它们之间的关系。例如，如果有一个问题是"谁是伊丽莎白女王的丈夫"，可以计算"伊丽莎白女王"和"丈夫"之间的相似度，并找到最相关的答案。
基于概率推理的推理（Probabilistic Reasoning）¶
方法使用概率模型来计算不同假设的概率，并根据这些概率来推断新的事实。例如，可以使用贝叶斯网络来表示变量之间的依赖关系，并使用概率推断来计算概率分布。
IR-base 和 SP-base¶
IR-base（Information Retrieval-based Reasoning）是一种基于信息检索的推理方法。它通过对知识库中的信息进行查询和匹配，来发现新的关联和推理结论。例如，可以使用基于关键字的检索方法来寻找与查询相关的实体或属性，并使用查询结果来推断新的事实。
SP-based（Statistical Pattern-based Reasoning）是一种基于统计模型的推理方法。它使用统计模型来学习知识库中的模式，并使用这些模式来推断新的事实。例如，可以使用贝叶斯网络或马尔可夫随机场等统计模型来表示实体之间的依赖关系，并使用这些模型来推断新的关联和结论。
这两种方法各有优缺点，选择哪一种方法取决于具体问题的性质和需要解决的任务。例如，IR-base方法适合于实体识别和关系抽取等任务，而SP-based方法适合于语义角色标注和事件识别等任务。
基于 PyTorch 实现知识图谱嵌入和推理的代码示例¶
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class KnowledgeGraphDataset(Dataset):
def __init__(self, triples):
self.triples = triples
def __len__(self):
return len(self.triples)
def __getitem__(self, idx):
return self.triples[idx]
class TransE(nn.Module):
def __init__(self, num_entities, num_relations, emb_dim):
super(TransE, self).__init__()
self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, emb_dim)
self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, emb_dim)
def forward(self, h, r, t):
emb_h = self.entity_embeddings(h)
emb_r = self.relation_embeddings(r)
emb_t = self.entity_embeddings(t)
score = torch.norm(emb_h + emb_r - emb_t, p=2, dim=-1)
return score
def train(model, optimizer, criterion, dataloader, device):
model.train()
total_loss = 0.0
for batch in dataloader:
h, r, t = batch
h, r, t = h.to(device), r.to(device), t.to(device)
optimizer.zero_grad()
scores = model(h, r, t)
loss = criterion(scores, torch.ones_like(scores))
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(dataloader)
# 构建知识图谱数据集
triples = [(0, 1, 2), (2, 1, 3), (1, 2, 4), (2, 0, 5), (3, 2, 6)]
dataset = KnowledgeGraphDataset(triples)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = TransE(num_entities=7, num_relations=3, emb_dim=10)
criterion = nn.MarginRankingLoss(margin=1.0)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(10):
loss = train(model, optimizer, criterion, dataloader, device)
print(f"Epoch {epoch + 1} - loss: {loss:.4f}")
Created: 2023-07-29