知识图谱的推理方法

知识图谱算法有哪些

知识图谱算法旨在构建和管理以图结构描述的知识。 与传统数据库相比，知识图谱提供了更高效的数据存储、查询和检索方式。 在知识图谱构建过程中，实体识别、关系抽取、属性计算、知识融合和知识推理算法扮演着关键角色。
实体识别算法主要将文本中的实体进行分类和识别，分为基于规则和基于机器学习方法。 规则方法通过分析文本字符串，判断其中是否包含特定实体。 而机器学习方法则通过统计学习对实体进行识别。
关系抽取算法则侧重于识别实体之间的关系，涉及到实体识别与关系抽取两个步骤。 域本体，作为知识图谱设计的核心，通过抽象数据结构表示域内概念及其关系。

属性计算算法则根据已有知识库，计算实体或属性的值，通过比对知识库中的知识和数据，获取准确值，并应用于新数据计算。
知识融合算法旨在整合不同域、不同来源和不同语言的知识，构建新的知识图谱，包括域内部知识融合和跨域、跨语言知识融合。
知识推理算法从现有知识中提取规则，推断未知事实，包括规则分类与识别、推理算法设计与新数据加入知识库等步骤。
构建知识图谱常用的算法有基于规则、机器学习和图论方法，每种方法都有其适用场景。 基于规则方法适用于已明确规则定义的场景，基于机器学习方法适用于规则不明确的场景。
悦数图数据库支大规模实体、关系和属性的管理和存储，提供快速的复杂多维度关系查询与更新能力，结合工智能和自然语言处理技术，实现多样化的智能应用。

基于事理图谱的文本推理

事理图谱作为一种新兴的知识表示工具，对知识图谱在记录事件演化规律和模式方面的不足，通过节点表示事件，有向边表示演化关系，有效地揭示了事件的发展逻辑和类行为活动。 在文本推理中，事理逻辑知识尤为重要，如理解“吃过饭”导致“不饿”的常识。 对深度学习文本推理的挑战，事理图谱尤其在事件驱动的消费意图推理和股预测等域展现出巨大价值。 通过掘事理逻辑关系，如顺承、因果、条件和上下位，事理图谱有助于构建事件的演化网络，推动文本推理技术的可解释性应用发展。

事理图谱定义为一个有向图，节点表示事件，边代表各种事理逻辑关系，如“吃饭”和“不饿”的因果关系。 其在金融域，如股预测中，能够通过分析事件之间的关系预测股价波动。 与知识图谱相比，事理图谱更侧重事件及其逻辑关系，而非实体间的直接关联，为解决涉及复杂事理逻辑的文本推理任务提供了可能。
在脚本事件预测任务中，基于叙事事理图谱的模型如SGNN利用图神经网络学习图结构信息，能更准确地预测事件，模仿类认知过程进行推理。 未来，事理图谱有潜力结合垂直域专家知识，推动认知推理引擎的发展，进一步提升文本推理系统的透明度和准确度。