【知识图谱系列】知识图谱的神经符号逻辑推理_CHEONG_KG的博客-程序员ITS304_知识图谱的神经符号推理

技术标签: GMNN  RNNlogic  ExpressGNN  知识图谱  符号逻辑推理  


作者:CHEONG

公众号:AI机器学习与知识图谱

研究方向:自然语言处理与知识图谱


本文分享一篇有关知识图谱上的神经网络和符号逻辑推理汇报ppt,简要概述基本概念并推荐几篇近期的优秀论文,介绍其核心思想,完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字:知识图谱符号逻辑推理



一、背景知识


1、知识图谱:知识图谱是异质图Heterogeneous Graph,图中含有多种关系类型,一组事实(head entity, relation, tail entity)就代表图中的一个三元组;


2、知识图谱推理:知识图谱通常是不完整的,很多事实是缺失的,知识图谱上的一个基本任务便是预测缺失的事实(实体或关系),因此便需要根据已有事实进行推理Reasoning on Knowledge Graphs。


3、连续空间的推理:现有大多数方法都是基于知识图谱表征Embedding,即是在Continuous Space进行推理,例如TransE系列等;


4、符号空间的推理:符号空间的推理主要指的是逻辑编程Logic Programming,马尔科夫逻辑网络等;


5、神经网络符号逻辑推理:同时在连续空间和符号空间进行推理,比如plogicNet,ExpressGNN等;


6、常见的逻辑规则:Symmetric/Antisymmetric对称/反对称,Inverse相反,Composition组合。

(1)如果r是对称关系,则r^(-1) (X, Y)<- r(X, Y) ∀X, Y

(2)如果r是反对称关系,则¬r^(-1) (X, Y)<- r(X,Y) ∀X, Y
(3)如果r1是r2的相关关系,则r_1^(-1) (X, Y)<-r_2 (X,Y) ∀X, Y

(4)如果r1是r2和r3的组合关系,则r_1 (X, Z)<- r_2 (X,Y)⋀r_3 (Y, X) ∀X,Y,Z


7、知识图谱 神经网络符号逻辑推理:便需要从知识图谱中抽取学习有用的逻辑规则logic rules,在用学到的逻辑规则帮助知识图谱进行表征学习。


8、 Neural and Symbolic Logical Reasoning on Knowledge Graphs四篇优秀论文:

(1) ExpressGNN:Efficient Probabilistic Logic Reasoning with Graph Neural Network(ICLR 2020)

(2) plogicNet:Probabilistic Logic Neural Networks for Reasoning(NIPS 2019)

(3) GMNN:Graph Markov Neural Network(ICML 2019)

(4) RNNLogic:Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs



二、汇报PPT

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三、往期精彩


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