知识图谱与知识推理(课件PPT)
教学资源库建设 知识图谱构建与知识推理应用
教学资源库建设知识图谱构建与知识推理应用近年来，随着信息技术与教育的深度融合，教学资源库已成为教育领域的重要组成部分。
而知识图谱的构建与知识推理应用更是为教学资源库的建设提供了强有力的支持。
本文将重点探讨教学资源库建设中的知识图谱构建以及知识推理应用，以期为教育工作者提供参考与借鉴。
一、知识图谱构建在教学资源库建设中，知识图谱的构建可以帮助整理和管理大量的教学资源，提高教育资源的可用性和可操作性。
知识图谱是一种以图形网络的方式表示和存储知识的技术手段，通过将知识进行语义化的建模和链接，使得知识之间的关系更加清晰明了。
下面将从数据采集、知识建模、知识链接和知识表示四个方面来介绍知识图谱的构建。
1. 数据采集知识图谱的构建首先需要进行大量的数据采集工作。
可以利用网络爬虫技术从互联网上收集与教育相关的数据，如文本、图片、视频等。
同时，还可以运用自然语言处理技术对文本进行分析，提取出其中的实体、关系和属性信息，用于后续的知识建模。
2. 知识建模知识建模是将采集到的教育数据进行语义化的重要步骤。
可以运用本体论技术对数据进行建模，构建出相应的本体模型。
本体模型可以定义与教育相关的概念、属性和关系，并将其组织成一个有机的整体。
通过本体模型，可以对教育资源进行分类、标注和描述，为后续的知识链接提供基础。
3. 知识链接知识链接是将教育资源中的实体、属性和关系与本体模型中的对应节点进行关联的过程。
可以通过实体识别、关系抽取和属性匹配等技术手段，将教育资源中的知识与本体模型中的知识进行匹配和链接。
这样，在知识图谱中就能够对教育资源进行更加精准和全面的描述。
4. 知识表示知识图谱构建的最后一步是将知识以图形网络的形式进行表示。
可以用图的节点来表示实体，用边来表示实体之间的关系。
通过图算法，可以对知识图谱进行分析和挖掘，发现其中的规律和知识隐含。
二、知识推理应用知识推理应用是指通过对知识图谱进行推理操作，从而提供教育决策与智能化推荐的能力。
人工智能导论-第2章 逻辑推理3 - 知识图谱
目标谓词只有一个正例ℎ(David, Mike)。
反例在知识图谱中一般不会显式给出，但可从知
识图谱中构造出来。如从知识图谱中已经知道
(David, James)成立，则ℎ(David,
James)可作为目标谓词的一个反例，记为
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 2
0.74
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ =
ෞ− =
1.32
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− =0
NA
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
科学知识图谱讲座 PPT
5
科学知识历史
知识挖掘
信息获取
可视化
科 学 知 识 图 谱
研究热点、前沿、趋势
相邻学科间关系
研究人物、机构
可视化显示
26
27
年代色标
图谱背景色 保存图谱/ 图像
寻找聚类 寻找最佳 聚类 用term标 记聚类用keywຫໍສະໝຸດ rd 标记聚类图谱大小调谐
用摘要词 标记聚类
28
频次 中心性
按年显示
调谐term字体、 节点大小
调谐node字体、 节点大小
聚类视图 时间视图
时区视图
调谐图谱颜色、 亮度、透明度、 显示速度等
http://www.glottopedia.de/index.php/History_of_quantitative_linguistics
13
理论方法
5.社会网络分析方法 Social Nework Analysis
将社会结构界定为一个网络，网络由成员之间的联系进行连接，社会 网络分析更多地聚焦于成员之间的联系而非个体特征，并把共同体视 为“个人的共同体”，即视为人们在日常和生活中所建立、维护并应 用的个人关系的网络——Wetherell等
国际科学学主流领域图。刘则渊,陈悦,侯海燕,等.科学知识图谱：方法与应用[M]. 北京：人民出版社，2008
.
理论方法
4.词频分析法
齐普夫George Kingsley Zipf 齐普夫第一定律 fr*r=C
在文献中，不同词汇的使用与出现频率是 有一定规律的。按词频高低进行统计以供 分析——齐普夫 计量学传统方法。
知识图谱 ppt课件
10
第四章 知识图谱
一、万维网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 （http）嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
重大发明：统一资源标识符URI
一、知识图谱
2012年5月16日，Google提出Knowledge Graph：
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索，提升搜索质量
The world is not made of strings，but is made of things.
概念
关系 实体
ppt课件
5
第四章 知识图谱
一、知识图谱
3、属性在开始标签内用键值对指定，属性名不能重复
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第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
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RDF作用：
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
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第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
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知识卡片
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用： ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
ppt课件
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第四章 知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
ppt课件
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第四章 知识图谱
第三章自然语言的处理共152张PPT2024新版
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
词汇关系与语义网络
词汇关系
指词汇之间的语义关系， 如上下位关系、同义关系 、反义关系等。
语义网络
一种表达词汇之间复杂语 义关系的网络结构，有助 于理解词汇的深层含义和 语境。
常用方法
基于知识图谱的方法、基 于深度学习的方法、基于 语料库的方法等。
3
基于神经网络的机器翻译
使用深度学习技术，构建神经网络模型实现端到 端的翻译。
文本生成技术及应用
文本生成技术
包括基于模板、基于规则、基于统计 和基于深度学习的方法。
应用领域
自动摘要、对话系统、智能写作、自 动问答等。
多模态自然语言处理
多模态数据
包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
多模态自然语言处理技术
上下文感知
利用上下文信息来提高词义消歧和实体链接的准确性。例如，通过考虑句子或段落中的其 他词语和语境信息，可以更准确地确定一个词的含义或链接到正确的实体。
情感分析与观点挖掘
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。情感分析技术可以应用于产品评论、社交媒体帖子、 新闻报道等各种文本数据。
第三章自然语言的处理共152张 PPT
• 自然语言处理概述 • 词汇处理 • 句法分析 • 语义理解 • 信息抽取与知识图谱 • 机器翻译与文本生成 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
01
自然语言处理（NLP）是人工智 能领域的一个分支，旨在让计算 机理解和生成人类语言。
深度学习阶段
采用深度神经网络模型进行自然语 言处理，如循环神经网络、卷积神 经网络、Transformer等。
第13章++知识图谱与知识推理
第13章知识图谱与知识推理王泉中国科学院大学网络空间安全学院2016年11月•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结实体和关系•实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构–抽象事件：电影、奖项、赛事•关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联–BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam•知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络−节点代表实体−边代表不同类型的关系 (异质) −两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 −边是有向的表明关系是非对称的•三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)•三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式BornInCity(Tom,Paris) LivedInCity(Tom,Lyon) Nationality(Tom,France) ClassMates(Tom,Bob) CityLocatedInCountry(Paris,France) CityLocatedInCountry(Lyon,France) BornInCity(Bob,Paris)谓词逻辑/一阶逻辑表达式•模式 (schema)：除三元组以外的高级知识形式–实体语义类别间的从属关系•(Athlete, SubclassOf, Person)•(City, SubclassOf, Location)•(Country, SubclassOf, Location)–关系的定义域(domain)和值域(range)•(AthletePlaysForTeam, Domain, Athlete)•(AthletePlaysForTeam, Range, SportTeam)•(CityLocatedInCountry, Domain, City)•(CityLocatedInCountry, Range, Country)•知识图谱的作用–知识图谱能够提供海量、有组织的知识体系，使机器语言认知、概念认知成为可能，进而为自然语言处理和理解相关任务提供技术支撑–知识图谱为海量无结构数据提供了结构化的存储方式，方便计算机储存和管理信息–知识图谱还能借助其图结构和海量知识，帮助学习和发现事物之间的关联规律，理解事物全貌•研究现状及应用前景国际Read the WebResearch Project at Carnegie Mellon University中国教育合作项目Representing and Reasoning Knowledge目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结知识图谱构建•几种主流构建方式NELL专家人工创建•典型代表：WordNet [Miller, 1995]•方法优点–知识的准确性高–知识的完备性高，较少出现知识缺失问题•方法缺点–人力和时间成本极高–知识的覆盖面有限，知识图谱的规模有限–知识的实时更新较难，滞后性严重大众协作编辑创建•典型代表：Freebase [Bollacker et al., 2008], Wikidata •方法优点–知识的准确性较高–知识的覆盖面广，知识图谱的规模大•方法缺点–人力和时间成本较高–知识的完备性较差，知识缺失现象较为普遍–知识的实时更新较难，滞后性严重基于信息抽取自动创建•典型代表：NELL [Carlson et al., 2010], YAGO [Suchanek et al., 2007] –指定关系类型，通过人工标注的种子知识，自动实现关系抽取•方法优点–人力和时间成本较低–知识的覆盖面广，知识图谱的规模大–知识的实时更新较为容易•方法缺点–依赖众多NLP任务，错误累积问题严重，知识准确性较低–知识的完备性较差，知识缺失现象较为普遍目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结•知识推理 (knowledge inference)：根据知识图谱中已有的知识，推断出新的、未知的知识(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)(Bob, Nationality, France)•知识推理 (knowledge inference)：根据知识图谱中已有的知识，推断出新的、未知的知识(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France)(Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France)(Lyon, CityLocatedInCountry, France)(Bob, BornInCity, Paris)(Bob, Nationality, France)提高知识的完备性，扩大知识的覆盖面知识推理方法•表示学习技术–TransE [Bordes et al., 2013], TransH [Wang et al., 2014], TransR [Lin et al., 2015]•张量分解技术–RESCAL [Nickel et al., 2011], TRESCAL [Chang et al., 2014] •路径排序算法–PRA [Lao and Cohen, 2010], CPRA [Wang et al., 2016]目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结表示学习技术•核心思想–将符号化的实体和关系在连续向量空间进行表示–简化操作与计算的同时最大程度保留原始的图结构•基本流程–将实体和关系在隐式向量空间进行表示（向量/矩阵/张量）–定义打分函数，衡量每个三元组成立的可能性–根据观测三元组构造优化问题，学习实体和关系的表示•位移假设 (translation assumption)： –China – Beijing = France – Paris = <capital-of> –Beijing + <capital-of> = China–Paris + <capital-of> = FranceTransE实体表示：向量 e i关系表示：向量 r k 位移操作：e i +r k ≈e j三元组打分：f e i ,r k ,e j =e i +r k −e j 1e i +r k ≈e j•实体和关系的向量空间表示–实体：向量e∈ℝd–关系：向量r∈ℝd•打分函数定义–距离模型：f e i,r k,e j=e i+r k−e j1f e i,r k,e j=+−•优化问题构造–观测三元组（正例）得分 f e i ,r k ,e j –相应未观测三元组（负例）得分 f e i ′,r k ,e j ′ –排序损失：若正负例得分差距大于给定阈值 δ，损失为零；否则损失大于零–排序损失最小化：正负例得分差距尽可能大min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k ,e j ′+t −∈N t +t +∈OTransE 模型拓展•动机：弥补TransE 在自反/多对一/一对多型关系上的不足 –自反型关系：e i ,r k ,e j ∈O ,e j ,r k ,e i ∈O –多对一型关系：∀ i ∈1,⋯,n ,e i ,r k ,e j ∈O –一对多型关系： ∀ j ∈1,⋯,m ,e i ,r k ,e j ∈Oe i +r k −e j =0,e j +r k −e i =0 ⇒r k =0,e i =e j e i +r k −e j =0,∀ i ∈1,⋯,n ⇒e 1=e 2=⋯=e n e i +r k −e j =0,∀ j ∈1,⋯,m ⇒e 1=e 2=⋯=e mTransH和TransR模型•解决方案：同一实体在不同关系下有不同的表示–TransH：关系专属超平面(relation-specific hyperplanes)–TransR：关系专属投影矩阵(relation-specific projection matrices)TransH TransR•实体和关系的向量空间表示–实体：向量e∈ℝd–关系：位移向量r∈ℝd，超平面法向量w∈ℝd•打分函数定义–头实体投影：e⊥i=e i−w k T e i w k–尾实体投影：e⊥j=e j−w k T e j w k–位移操作：e⊥i+r k≈e⊥j–距离模型：f e i,r k,e j e i−w k T e i w k+r k−e j−w k T e j w k1•优化问题构造–观测三元组（正例）得分 f e i ,r k ,e j –相应未观测三元组（负例）得分 f e i ′,r k ,e j ′ –排序损失：若正负例得分差距大于给定阈值 δ，损失为零；否则损失大于零–排序损失最小化：正负例得分差距尽可能大min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k ,e j ′+t −∈N t +t +∈O•实体和关系的向量空间表示–实体：向量e∈ℝd–关系：位移向量r∈ℝd，投影矩阵M∈ℝd×d •打分函数定义–头实体投影：e⊥i=M k e i–尾实体投影：e⊥j=M k e j–位移操作：e⊥i+r k≈e⊥j–距离模型：f e i,r k,e j M k e i+r k−M k e j1TransR 模型•优化问题构造–观测三元组（正例）得分 f e i ,r k ,e j –相应未观测三元组（负例）得分 f e i ′,r k ,e j ′ –排序损失：若正负例得分差距大于给定阈值 δ，损失为零；否则损失大于零–排序损失最小化：正负例得分差距尽可能大min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k ,e j ′+t −∈N t +t +∈O统一框架•相同的优化方式•不同的实体/关系表示方式和打分函数 min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,rk ,e j ′+t −∈N t +t +∈O目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结张量分解技术•核心思想–将知识图谱表示成张量 (tensor) 形式，通过张量分解 (tensor factorization/decomposition) 实现对未知事实的判定•典型应用–链接预测：判断两个实体之间是否存在某种特定关系–实体分类：判断实体所属语义类别–实体解析：识别并合并指代同一实体的不同名称•张量表示–知识图谱 = 三阶张量X∈ℝn×n×m–n为实体数目，m为关系数目–x ijk=1 表示e i和e j之间存在关系r k •张量分解•实体解析–根据实体的向量表示计算其相似度TRESCAL模型•动机：解决输入张量高度稀疏所带来的过拟合问题–<capital-of>：头实体仅能为城市实体，尾实体仅能为国家实体•解决方案：子张量分解(sub-tensor factorization)目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结路径排序算法•问题定义•核心思想–以两个实体间的路径作为特征，来判断它们之间可能存在的关系•基本流程–特征抽取：生成并选择路径特征集合–特征计算：计算每个训练样例的特征值–分类器训练：根据训练样例，为每个关系训练一个二分类分类器PRA模型•核心思想：以路径作为特征训练关系专属分类器–路径：连接两个实体的关系序列•特征抽取–随机游走，广度优先搜索，深度优先搜索•特征计算–随机游走概率，布尔值（出现/不出现），出现频次/频率•分类器训练–单任务学习：为每个关系单独训练一个二分类分类器–多任务学习：将不同关系进行联合学习，同时训练它们的分类器•规则自动挖掘–根据分类器权重自动挖掘并筛选可靠规则目录•13.1概述•13.2知识图谱构建•13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术–13.3.2 张量分解技术–13.3.3 路经排序算法•13.4 本章小结知识图谱•知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络−节点代表实体−边代表不同类型的关系 (异质)−两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系−边是有向的表明关系是非对称的知识图谱构建•几种主流构建方式NELL知识推理•知识推理 (knowledge inference)：根据知识图谱中已有的知识，推断出新的、未知的知识(Tom, BornInCity, Paris)(Tom, LivedInCity, Lyon)(Tom, Nationality, France)(Tom, ClassMates, Bob)(Paris, CityLocatedInCountry, France)(Lyon, CityLocatedInCountry, France)(Bob, BornInCity, Paris)(Bob, Nationality, France)提高知识的完备性，扩大知识的覆盖面•核心思想–将符号化的实体和关系在连续向量空间进行表示–简化操作与计算的同时最大程度保留原始的图结构•基本流程–将实体和关系在隐式向量空间进行表示（向量/矩阵/张量）–定义打分函数，衡量每个三元组成立的可能性–根据观测三元组构造优化问题，学习实体和关系的表示•相同的优化方式•不同的实体/关系表示方式和打分函数 min e i ,r k ��δ+f e i ,r k ,e j −f e i ′,r k,e j ′+t −∈N t +t +∈O张量分解技术•核心思想–将知识图谱表示成张量 (tensor) 形式，通过张量分解 (tensor factorization/decomposition) 实现对未知事实的判定路径排序算法•核心思想–以两个实体间的路径作为特征，来判断它们之间可能存在的关系•基本流程–特征抽取：生成并选择路径特征集合•随机游走，广度优先搜索，深度优先搜索–特征计算：计算每个训练样例的特征值•随机游走概率，布尔值（出现/不出现），出现频次/频率–分类器训练：根据训练样例，为每个关系训练一个二分类分类器•单任务学习：为每个关系单独训练一个二分类分类器•多任务学习：将不同关系进行联合学习，同时训练它们的分类器。
如何使用Python进行知识图谱构建和推理
Deep Graph Library: 基于TensorFlow的图形 深度学习库
DGL-KE: 基于DGL的Knowledge Graph Embedding库
PyKEEN: 基于PyTorch的知识图谱嵌入库
GraphSAGE: 基于PyTorch的图表示学习库
知识图谱的推理将更 加复杂和多样化，能 够处理更复杂的逻辑 关系
知识图谱的应用领域 将更加广泛，包括医 疗、金融、教育等多 个领域
结合具体应用场景探讨解决方案和前景展望
应用场景：医疗、金融、教育等领域
挑战：数据质量、数据安全、数据隐 私等问题
解决方案：采用先进的数据清洗、数 据加密等技术
前景展望：知识图谱将在更多领域得 到应用，推动人工智能的发展
它通过定义规则和 模式，对知识图谱 中的实体和关系进 行推理
基于规则的推理算 法可以实现高效的 推理过程
基于规则的推理算 法在实际应用中具 有广泛的应用前景
基于机器学习的推理算法
介绍：基于机器学习的推理算法是一种利用机器学习技术进行知识图谱推理的方法 。
应用场景：广泛应用于推荐系统、搜索引擎、自然语言处理等领域。
推理在知识图谱构建中的应用案例分析
案例一：使用Python进行知识图谱推理，提高搜索效率 案例二：使用Python进行知识图谱推理，实现个性化推荐 案例三：使用Python进行知识图谱推理，提高数据分析质量 案例四：使用Python进行知识图谱推理，实现智能问答系统
知识图谱构建与 推理的挑战与展 望
RDFLib: 处理RDF数据的Python库 单击此处输入你的项正文，文字是您思想 的提炼。
7.2 类比推理及其方法 课件(共20张PPT)
2.提高类比推理可靠程度要求
（1）类比的根据越多越好。
前提中确认对象的相同或 相似属性越多，意味着它 们所属的类别可能越相近 ，结论的可靠性越高。
示例 人们在研究新药时，往往在
狗、兔子、老鼠等动物身上做实 验，因为这些动物比其它动物与 人类有更多的相同或相似属性。 如果用低等动物做实验，则因其 与人类的相同属性较少，难以得 到可靠的结论。
③在两个对象间多运用比喻
④在前提中要抓住两个对象的本质属性
A.①②
B.①④
C.②③
D.③④
类比推理的含义
1.特点和含义：
客观依据：事物属性之间的内在联系 【注意】
类比推理是从一般到一般或从特殊到特殊，不是从一般推出
个别（演绎推理），或是从个别推出一般（归纳推理）
类比推理的含义
示例评析
化肥中所含的主要养分是钙、镁、氮、磷、钾，这些养 分是植物生长所需要的，而且，化肥呈粉末或液体状态时， 植物更容易吸收。
石煤渣中也含有较多的钙、镁、氮、磷、钾，把石煤渣 磨成粉末，植物也容易吸收。
所以，我们可以把石煤渣磨成粉末作为植物生长的肥料。
A对象具有属性a、b、c、d
逻辑形式： B对象具有属性a、b、c、
所以，B（可能）也具有属性d
类比推理的含义
①瓦特根据蒸汽中的壶盖发明了蒸汽机。类比
②较之于其他高校思想政治理论课，《形势与政策》的 理论知识系统性和稳固性较弱，而教学内容的更新速度
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推理规则：
如果用户所在的道路发 生交通事故，则用户被 堵在路上。
王华 褚歆辰 李由莉 吴朗
？
哪些用户被 堵在路上？
？
？
？
16
知识图谱和推理实例
• AllegroGraph
– 一种图数据库； – 存储(主语, 谓语, 宾语)三元组 – 支持SPARQL和 Prolog； – 在内建的推理机上进行推理；
11
基于符号的知识表示与推理
• 符号表示知识方法及实现 • 逻辑表示法：
∀ () ⇔ () ∧ () ∧¬∃()
• 用于描述谓词之间关系的公理；
• 语义网络表示法
• 框架表示法
• 表示与该框架相关的对象集合；
• 脚本表示法
• 是一个事件序列，包含了一组紧密
框 架 例 子
12
语义网中的推理
• 语义网中通常使用的语义关系 • (概念之间的继承关系) • (整体与部分关系) • 领域特定的语义关系
• 并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、 前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
• 为学科研究提供切实的、有价值的参考。
• 知识图谱
• 实体及其之间的关系图；
3
知识图谱基础
• 知识图谱的本质：知识库、语义网络； • 知识库：知识的数据库； • 例如：是一个知识库；
17
放映结束 感谢各位的批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步
18
13
知识图谱与知识推理
1. 知识图谱概述 2. 知识图谱发展历史与现有应用 3. 知识图谱基本概念 4. 基于符号的知识图谱表示与推理 5. 知识图谱与推理实例
14
知识图谱和推理实例
以交通事件 图谱为例
15
知识图谱和推理实例
⊑∃ 北京路发生追尾。
⊑ 追尾被定义为一种交通事故。
∃⊑ 发生事故会导致拥堵。
Prolog语句： (select (?w ?z)
(q- ?w !dom:locationIn ?x) (q- ?x !dom:happen ?y) (q- ?y !dom:lead ?z))
User 王华 褚歆辰 李由莉 吴朗
Байду номын сангаас
Event null Congestion null Congestion
5
已有的知识图谱
6
知识图谱历史
7
• 问答
知识图谱的应用
• 精准搜索
8
知识图谱与知识推理
1. 知识图谱概述 2. 知识图谱发展历史与现有应用 3. 知识图谱基本概念 4. 基于符号的知识图谱表示与推理 5. 知识图谱与推理实例
9
知识图谱概览(基于符号的表示)
• 知识图谱本质上是一种语义 网络，其：
知识图谱与知识推理
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知识图谱与知识推理
1. 知识图谱概述 2. 知识图谱发展历史与现有应用 3. 知识图谱基本概念 4. 基于符号的知识图谱表示与推理 5. 知识图谱与推理实例
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知识图谱基础
• 知识图谱
• 也称科学知识图谱，它通过将应用数学、图形学、信息可视化 技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现 分析等方法结合
• 知识图谱的形式：、图数据库； • 提供了资源的通用描述方式: • 图数据库是指以图作为数据结构存储和查询数据的数据库； • 例如：、等；
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• 年提出语义网的概念 • 通过给全球信息网上的文档（如：标准通用标记语
言下的一个应用）添加能够被计算器所理解的语义 “元数据”（），从而使整个互联网成为一个通用的 信息交换媒介
• 结点代表实体（）或者概念 （）；
• 边代表实体概念之间的各种 语义关系属性。
• 关系事实 (, , ) • ：头部实体 • ：关系属性 • ：尾部实体
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推理机制
• 相等变换：如 ∧ − • 假言推理（三段论）：如果 − 且 则 • : ∀ (, ) − (, ) • : ∃ (() ∧ ()) − () ∧ () • : (, ) − ∃ (, ) • ...