面向知识图谱的知识推理综述

随着智能化水平的不断提高,每时每刻都有大量的新知识产生,知识图谱逐渐成为我们管理知识的工具之一.但现有的知识图谱仍然存在属性缺失、关系稀疏等问题,同时还存在大量噪声信息,导致图谱质量不佳,易对自然语言处理领域中的各类任务造成影响.面向知识图谱的知识推理技术作为目前的研究热点,是解决该问题的主要方法,其通过模拟人的推理过程完成对图谱信息的完善,在众多应用中有较好表现.以知识图谱为切入点,将知识推理技术按类别划分并分别阐释,详细分析该技术的几种应用任务,例如智能问答、推荐系统等,最后对未来主要研究方向进行展望,提出几种研究思路.     

水利信息知识图谱的构建与应用

近年来知识图谱技术作为一种用于描述客观世界中概念、实例及其关系的新方法,得到了人们的广泛关注,利用知识图谱可以有效拓展搜索结果的广度。目前水利行业采用的基于关键字的搜索技术难以利用对象间关系进行信息检索。为此,本文首先提出一种面向水利对象数据的知识图谱构建方法,用以实现水利信息知识图谱的构建。然后,提出基于推理规则的知识推理方法,利用隐藏在水利信息知识图谱中的知识实现智能数据检索。最后,将上述技术应用于水利领域,实现水利信息知识图谱构建与检索系统。通过该系统可以有效利用水利对象之间的关系,充分发挥水利信息资源的价值。     

面向链接预测的知识图谱嵌入研究综述

知识图谱在人工智能领域有着广泛的应用,如信息检索、自然语言处理、推荐系统等。然而,知识图谱的开放性往往意味着它们是不完备的,具有自身的缺陷。鉴于此,需建立更完整的知识图谱,以提高知识图谱的实际利用率。利用链接预测通过已有关系来推测新的关系,从而实现大规模知识库的补全。通过比较基于翻译模型的知识图谱链接预测模型,从常用数据集与评价指标、翻译模型、采样方法等方面分析知识图谱链接预测模型的框架,并对基于知识图谱的链接预测模型进行了综述。     

基于知识图谱的人岗推荐系统构建

为解决传统人岗推荐系统存在的三个常见问题,即数据稀疏性、数据冷启动和数据利用率低,提出了基于知识图谱的人岗推荐系统构建方法。该方法通过改进传统推荐模型,将知识图谱作为辅助边信息融合到推荐系统中进行人岗推荐,有效解决了数据稀疏性和数据冷启动问题;引入知识图谱补全算法提高了数据利用率。提出的方法在人岗推荐上准确率可达92%,比现有人岗推荐方法准确率提高约1%。实验结果表明该方法是可行的,知识图谱的加入可以提升人岗推荐系统的推荐效果。     

基于贝叶斯网的开放世界知识图谱补全

知识图谱中实体所涉及的关系之间通常具有相互依赖的性质,基于这种依赖性可利用数据中的新实体来构造更多的三元组从而补全知识图谱。贝叶斯网（BN）是一种表示和推理变量之间相互依赖关系和不确定性知识的有效模型,将BN作为模型框架,研究基于BN的开放世界知识图谱补全方法。提出知识图谱中关系之间依赖性的表示模型构建方法,构建过程包括模型的基础结构构建和参数表计算,基于关系对实体的描述作用,根据描述作用强的关系决定描述作用弱的关系这一规则构建模型的基础结构。给出基于知识图谱中的三元组来抽取数据集的方法,采用最大似然估计法并利用模型的基础结构和数据集来计算模型的参数表。提出基于BN概率推理的三元组构造方法,将开放世界数据中包含新实体三元组的关系和尾实体作为证据,利用概率推理计算新实体与其他实体之间存在关系的条件概率,以此为依据构造与新实体相关的更多三元组,从而完善知识图谱。在FB15k和DBpedia数据集中分别进行三元组类型预测和链路预测实验,结果表明,该方法具有有效性,其预测召回率和MR值相比现有知识图谱补全方法均有明显提升。     

基于知识推理的医疗应急响应机制研究

应急响应是各类突发事件应急管理的关键.为解决现有医疗领域应急响应决策支持模式存在的精细化程度低、决策服务单一、智能性不足等问题,提出了混合基于案例推理和规则推理的医疗紧急呼救事件应急响应方法.该方法首先将呼救信息构建为呼救知识图谱并将医疗单位和警务单位等信息构建为外部知识图谱集;然后通过实体对齐技术,将呼救知识图谱和外部知识图谱集融合成医疗突发事件知识图谱,以支持事件信息可视化和应急响应方案推理;最后运用基于案例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理方法,对突发事件知识图谱中隐含关系进行挖掘,推理出符合实际救援需要的资源调配方案.结合实例,验证了该方法的可行性和有效性.     

类型增强的时态知识图谱表示学习模型

知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素（实体和关系）表示在低维的连续向量空间中，可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率，是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组，忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征，限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题，提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型（type-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,T-Temp），基于经典的张量分解技术，将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时，利用实体与关系间的类型兼容性，充分挖掘隐含在实体中的类型特征，进一步提升表示学习的准确性.此外，证明T-Temp模型具有完全表达性，且与同类模型相比，具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.     

QA-KGNet: 一种语言模型驱动的知识图谱问答模型

基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(questionanswering, QA)上下文,需要从大型知识图谱(knowledge graph, KG)中识别相关知识;(2)对QA上下文和KG进行联合推理.基于此,提出一种语言模型驱动的知识图谱问答推理模型QA-KGNet,将QA上下文和KG连接起来形成一个工作图,使用语言模型计算给定QA上下文节点与KG节点的关联度,并使用多头图注意力网络更新节点表示.在Commonsense QA、OpenBookQA和Med QA-USMLE真实数据集上进行实验来评估QA-KGNet的性能,实验结果表明:QA-KGNet优于现有的基准模型,表现出优越的结构化推理能力.     

基于知识图谱的智能决策支持技术及应用研究

知识图谱是把复杂的领域知识通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来,解释知识领域的动态发展规律。知识图谱把所有不同种类的信息(heterogeneous information)连接在一起得到一个关系网络并从"关系"的角度去分析问题。知识图谱目前被广泛应用于智能搜索、智能问答等领域。提出了一种基于知识图谱的智能决策支持框架,用于解决传统决策支持系统存在的问题。通过大数据、知识图谱等海量知识分析和模型构建技术,结合决策支持系统,增强对问题的分解与处理、形成具有关系型网络的知识系统。最后结合电信领域中的经典决策案例,搭建基于知识图谱的欺诈电话智能决策支撑平台。和传统的决策支持系统比较,该研究方法的优点在于结合大数据处理方法提升了知识建模的算力和决策支持的效率,使实时处理大规模信息数据成为现实;基于知识图谱的关系型网络,提升了决策模型的准确性和关联相关性。     

领域知识融合与共建研究

为建设国家电网客户服务中心的智能对话系统,需要从大量文档、知识库、对话等数据中提炼知识形成知识图谱,提出一种融合事实图谱和事理图谱的新型知识图谱框架,能够基于多源异构数据共建新型知识图谱,在国网领域精准问答、客服系统知识支撑、对话管理引导、知识推理等方面均有较好性能。融合后的图谱及应用系统在国网客服中心问答平台中投入使用,大幅提升了客服人员工作效率和服务质量。