知识图谱的表示和推理

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2023-01-12 15:18:08

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知识图谱的表示和推理	知识图谱

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王昊奋老师的全套知识图谱课件，知识图谱能做到的就是让知识可被用户访问到（搜索），可被查询（问答），可被支持行动（决策）。

知识图谱技术分享会----有关知识图谱构建的部分关键技术，部分ppt以及参考资料

在介绍面向知识图谱的各类知识推理方法之前, 本节首先介绍知识推理的基本概念、传统的知识推理以及面向知识图谱的知识推理。知识推理根据推理类型可分为单步推理和多步推理两大类.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.各类方法的汇总见表 2.总的来说,单步推理基于知识图谱中的事实元组建模,而多步推理在单步推理的基础上建模了多步路径的约束,表达能力往往比单步推理更强,推理预测效果更好.

首先介绍基于嵌入学习的知识图谱推理模型，即知识图谱嵌入（KG Emebedding）。知识图谱最关心的推理任务是关系推理。现实场景中的很多问题都可以归结为基于知识库中已知的事实和关系来推断两个实体之间的新关系或新事实。给定两个实体，预测它们之间是否存在rrr关系给定头实体或尾实体，再给某个关系，预测未知的尾实体或头实体给定一个三元组，判断其为真或假前面已经介绍过基于向量的知识图谱表示方法。与词向量类似，希望为知识图谱中的每个实体和关系学习一个向量表示，称为实体或关系的向量表示。

知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构，它由实体和它们之间的关系构成。在这篇文章中，我们将探讨基于表示学习的知识图谱推理方法，并提供相应的源代码示例。在知识图谱推理中，表示学习可以用于学习实体和关系的嵌入表示，从而使得推理任务更加高效和准确。表示学习的知识图谱推理方法可以扩展到更复杂的推理任务，例如预测缺失的关系、计算关系相似性等。通过学习实体和关系的嵌入表示，我们可以使用这些表示来推断新的关系、找到隐藏的模式和规律。通过使用表示学习模型，我们可以更好地理解和利用知识图谱中的信息，并进行各种推理任务。

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