领域知识学习中的马尔可夫逻辑网应用研究

现有的知识学习多基于统计方法,常常忽略了知识间的关系以及随时间的变化情况,在应用效果方面往往差强人意。如何准确把握知识间的统计关系,进行正确的知识学习,成为知识研究的一个重点和难点。近几年,随着统计关系学习研究的兴起,结合概率图模型和一阶逻辑理论的马尔可夫逻辑网被成功应用于自然语言处理、机器学习、社会关系分析等领域中。基于马尔可夫逻辑网技术,提出一种知识学习方法,在传统知识获取方法的基础上,引入一阶逻辑来学习知识间的关系,进行逻辑推理。在文本分类的应用实验中,通过对分类知识学习,与传统的SVM相比,所提出方法的准确率提高10%左右。

Markov logic networks technology application for domain knowledge learning