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知识图谱表示学习与推理方法综述知识图谱作为一种将知识以图结构进行表示的方法，在信息检索、智能问答、推荐系统等领域起到了重要作用。
本文将综述不同的知识图谱表示学习与推理方法，以期深入了解知识图谱相关研究进展。
一、知识图谱表示学习方法1. 基于向量表示的方法基于向量表示的方法是目前应用最广泛的知识图谱表示学习方法之一。
这类方法通过将实体和关系表示为向量，将知识图谱中的三元组转换为低维连续向量表示。
代表性的方法有TransE、TransR、TransD 等，它们通过定义损失函数，学习实体和关系的向量表示，并将向量表示应用于知识图谱相关任务。
2. 基于图神经网络的方法图神经网络是一种能够处理图结构数据的神经网络模型。
在知识图谱表示学习中，图神经网络被广泛应用于学习实体和关系的表示。
例如，GCN、GraphSAGE和GAT等方法，通过图卷积操作和注意力机制，在保留图结构信息的同时学习实体和关系的表示。
3. 基于注意力机制的方法注意力机制可以帮助模型更加关注重要的信息，在知识图谱表示学习中也被广泛应用。
通过引入注意力机制，模型能够自动权衡不同实体和关系之间的重要性，从而更好地学习它们的表示。
代表性的方法有ConvE、ConvKB和RotatE等，它们通过使用卷积或旋转操作，并结合注意力机制，学习知识图谱中实体和关系的表示。
二、知识图谱推理方法1. 基于规则推理的方法基于规则推理的方法是传统推理方法中的一种。
它通过定义规则，如IF-THEN规则，对知识图谱进行推理。
这些规则可以是人工定义的，也可以通过数据驱动的方式学习得到。
基于规则推理的方法可以对知识图谱中的隐含关系进行推断，拓展图谱的知识。
2. 基于图神经网络的方法在知识图谱推理中，图神经网络也被广泛应用。
通过在图结构数据上进行消息传递和聚合，图神经网络能够获取全局和局部的信息，从而实现推理。
例如，GAT、R-GCN和KGNN等方法，在知识图谱推理中取得了显著的效果。
大数据时代的知识图谱构建与推理机制研究随着大数据时代的到来，知识图谱成为了构建和推理信息的重要工具。
知识图谱是一种以图形的形式呈现的结构化知识库，它通过链接实体之间的关系和属性，提供了丰富的语义信息。
知识图谱的构建与推理机制研究是在大数据时代背景下，实现智能识别、数据挖掘和推理的关键问题。
一、知识图谱构建的基本步骤1. 数据收集与清洗：在构建知识图谱的过程中，首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以来自结构化的数据库、半结构化的网页和文本、以及非结构化的多媒体内容。
然后将收集到的数据进行清洗，去除噪音和冗余信息。
2. 实体识别与链接：在知识图谱中，实体是指具体的人、地点、产品、组织等，它们通过关系链接构成了知识图谱的节点。
实体识别是将文本中的实体识别出来并进行分类，然后通过链接标识实体间的关系。
3. 关系提取与抽取：关系是知识图谱中不同实体之间的链接。
在构建知识图谱时，需要通过自然语言处理和文本挖掘技术从文本中提取出实体之间的关系，并将这些关系转化为可操作的数据。
4. 知识表示与存储：知识图谱的构建过程中，需要对实体、关系和属性进行统一的知识表示和存储。
常用的方法有基于图数据库的存储、RDF三元组表示和OWL本体表示等。
二、知识图谱的推理机制研究1. 知识推理：知识推理是基于已有实体、关系和属性之间的逻辑和语义推理，从而发现新的实体、关系和属性，并丰富知识图谱的内容。
常见的推理方法包括逻辑推理、网络推理、统计推理和机器学习等。
2. 问题回答与推荐系统：利用知识图谱的推理机制，可以搭建智能问答系统和个性化推荐系统。
通过对用户的提问或者需求进行语义理解和推理，系统能够根据知识图谱中的知识和信息，高效地回答问题或者推荐个性化的内容。
3. 关联分析与知识发现：知识图谱推理机制可以通过分析知识图谱中的实体、关系和属性之间的关联关系，发现隐藏在数据中的模式和规律。
基于这些关联，可以进行知识发现、数据挖掘和预测等任务。
知识图谱构建与推理技术在智能搜索中的应用近年来，随着人工智能技术的发展，智能搜索在互联网领域逐渐成为重要的研究方向之一。
知识图谱构建与推理技术作为智能搜索的核心技术之一，已经在推动智能搜索的发展中发挥着重要的作用。
本文将探讨知识图谱构建与推理技术在智能搜索中的应用，并对其带来的影响进行分析。
首先，我们来了解一下知识图谱。
知识图谱是一种以图结构为基础的知识表示方法，通过对实体和实体之间的关系进行建模，从而构建出一个包含了丰富的实体及其关系的知识网络。
这种结构化的知识表示方式不仅能够帮助机器理解人类语言和世界的语义信息，还能够提供丰富的语义关联，为智能搜索提供有力的支持。
在智能搜索中，知识图谱构建技术主要包括实体抽取、关系抽取和知识融合等方面。
实体抽取是将文本中的实体识别出来，并进行分类和归纳的过程。
关系抽取是识别实体之间的关系，例如人物之间的关系、物体之间的关系等。
知识融合则是将抽取到的实体和关系进行结合，构建出一个完整的知识图谱。
通过这些技术的综合运用，能够实现对文本中的知识进行自动化的提取和整理，为智能搜索提供丰富的知识基础。
知识图谱构建之后，推理技术成为智能搜索中的关键环节。
推理技术通过对知识图谱中的知识进行逻辑推理和关联分析，从而得到更加深入的知识信息。
在推理过程中，常用的技术包括逻辑推理、案例推理和诱导推理等。
逻辑推理是根据已有的事实和规则进行逻辑推理，得出新的结论。
案例推理则是通过分析已有的案例，借鉴类似情况下的处理方法。
诱导推理则是通过观察到的事实推断出可能的原因或结果。
这些推理技术的应用能够从知识图谱中发现隐藏的知识，提供更加准确和智能的搜索结果。
在智能搜索中，知识图谱构建与推理技术的应用带来了很多优势。
首先，通过结构化的知识表示方式，能够更好地理解人类语言和语义信息，提高搜索的准确性和精确度。
其次，知识图谱中的实体和关系可以提供更加丰富的语义关联，帮助搜索引擎理解用户的查询意图，提供更加准确和个性化的搜索结果。
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。
自然语言处理中的知识图谱构建与推理技术研究自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
而知识图谱（Knowledge Graph）则是NLP中的一个重要概念，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，通过将实体、属性和关系组织成图的形式，实现对知识的有效存储和推理。
知识图谱的构建与推理技术是NLP研究的热点之一，本文将对该领域的研究进展进行探讨。
一、知识图谱构建技术知识图谱的构建过程可以分为三个主要步骤：实体识别、关系抽取和图谱构建。
实体识别是指从文本中识别出具有特定语义的实体，例如人名、地名、机构名等。
关系抽取则是从文本中提取出实体之间的关系，例如“A是B的创始人”、“C位于D的东部”等。
最后，将实体和关系组织成图的形式，构建知识图谱。
在实体识别方面，传统的方法主要依赖于规则和词典，通过匹配关键词来识别实体。
然而，这种方法往往需要大量的人工标注和手动规则的设计，且无法适应不同领域和语境的变化。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的实体识别方法取得了较好的效果。
通过训练神经网络模型，可以自动学习实体的语义特征，提高实体识别的准确率和泛化能力。
关系抽取是知识图谱构建的核心环节之一。
传统的关系抽取方法主要基于规则和模板匹配，但这种方法往往需要大量的人工标注和手动规则的设计，且无法适应不同语境和领域的变化。
近年来，基于深度学习的关系抽取方法取得了显著的进展。
通过使用神经网络模型，可以自动学习关系的语义特征和上下文信息，提高关系抽取的准确率和泛化能力。
图谱构建是将实体和关系组织成图的过程。
传统的图谱构建方法主要基于规则和人工标注，但这种方法需要大量的人力和时间成本。
近年来，基于半监督学习和迁移学习的图谱构建方法取得了较好的效果。
通过利用已有的知识图谱和大规模的文本语料，可以自动构建新的知识图谱，降低构建成本和提高图谱的覆盖范围。
知识图谱应用的基本原理简介知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形化方法，它通过建立实体之间的关联和属性来表达知识之间的关系。
知识图谱应用于各种领域，如自然语言处理、机器学习和人工智能等。
本文将介绍知识图谱应用的基本原理，并通过列举实际应用场景来说明其重要性。
基本原理知识图谱的基本原理包括以下几个方面：1.实体抽取：在构建知识图谱之前，首先需要从文本中抽取出实体。
实体可以是人物、地点、组织或任何具有具体含义的概念。
实体抽取通常使用自然语言处理技术来识别文本中的关键词，并将其标记为特定类型的实体。
2.关系抽取：实体之间的关系是知识图谱的核心。
关系抽取是从文本中识别出实体之间的关联性，例如人与人之间的亲属关系或地点与地点之间的距离关系。
关系抽取可以使用机器学习算法或规则匹配等方法来实现。
3.属性提取：属性是描述实体的特征或性质，例如人的年龄、地点的经纬度。
属性提取是从文本中提取出实体的属性值，并将其与对应的实体关联起来。
4.知识结构化：当实体、关系和属性被提取出来后，就可以将它们以图的形式结构化存储起来，形成知识图谱。
知识图谱通常由实体、关系和属性三个要素组成，通过图数据库或其他专门的知识图谱系统进行存储和管理。
5.知识推理：知识推理是知识图谱的重要功能之一。
通过推理，可以从已有的知识中发现新的信息。
例如，通过已知的人物关系可以推断出可能的朋友关系。
推理可以使用逻辑推理、规则推理、统计推理等方法实现。
应用场景知识图谱应用广泛，以下是几个实际应用场景的例子：1.问答系统：知识图谱可以用于构建问答系统，用户可以通过提问，从知识图谱中获取准确的答案。
问答系统可以应用于各种领域，如医疗、法律和旅游等。
2.智能搜索：知识图谱可以提供更精准的搜索结果。
基于知识图谱的搜索引擎可以理解用户的查询意图，并根据实体、关系和属性的结构化知识给出更相关的搜索结果。
3.推荐系统：知识图谱可以用于构建个性化推荐系统。
通过分析用户的兴趣和行为，推荐系统可以利用知识图谱中的关系信息为用户提供个性化的推荐内容。
知识图谱智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学浙江大学第一章测试1.知识图谱可以看作是一种__的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。
（）答案:结构化2.利用知识图谱增强User 和 Item 的特征表示，有利于挖掘更深层次的用户兴趣，关系多样性也有利于实现更加个性化的推荐，丰富的语义描述还可以增强推荐结果的可解释性。
这句话描述的是知识图谱在__中的应用（）答案:推荐系统3.知识图谱的技术内涵包括（）答案:基于图的知识表示;图数据存储与查询;知识图谱推理;知识图谱融合4.知识图谱的垂直领域应用包括（）医疗健康;金融;农业;政府5.语言与知识的向量化表示，以及利用神经网络实现语言与知识的处理是重要的人工智能技术发展趋势。
（）答案:对第二章测试1.什么是知识表示？（）答案:用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识2.以下哪个不是产生式系统的优点？（）答案:高效性3.RDF包含以下哪些元素（）。
答案:主语;宾语4.TransE模型对于以下哪种关系的处理能力不够强（）答案:多对多关系;一对多关系;多对一关系5.知识的向量表示有利于刻画那些明确非隐含的知识。
（）答案:错第三章测试1.哪种数据库更易于扩展和处理复杂关联表达（）。
答案:图数据库2.下面关于RDF图存储和属性图存储描述正确的是（）。
答案:RDF存储一般支持推理，属性图存储通常具有更好的图分析性能优势3.知识图谱的众多存储方案中，属性表存储克服了三元组表的自连接问题，同时解决了水平表中列数过多的问题。
（）答案:对4.NoSQL数据库善于处理关联关系。
（）答案:错5.基于关系型数据库存储方案中说法正确的有（）。
答案:水平表和属性表存储都存在无法表示一对多的联系或多值属性的问题;六重索引需要花费6倍的存储空间开销和数据更新维护代价第四章测试1.“26日下午，一架叙利亚空军L-39教练机在哈马省被HTS使用的肩携式防空导弹击落”这段文本中：时间实体“26号下午”，机构实体“叙利亚空军”、“HTS”，地点实体“哈马省”武器实体“L-39教练机”、“肩携式防空导弹”。
知识图谱的推理与应用研究知识图谱是近年来兴起的一种基于语义的知识表示方法，它将真实世界中的实体、概念和关系等元素抽象成节点和边，并将它们形成一个图形结构。
知识图谱能够帮助人们更好地组织、管理、共享和应用知识，成为现代计算机应用中的重要研究领域之一。
在知识图谱的应用中，知识推理是其中一个重要的研究方向。
知识推理是一种基于已有的知识表示，通过逻辑推理、统计学习等方法，从中得出新的知识或结论的过程。
知识图谱中的知识是存储在节点和边上的，因此进行知识推理就是要基于这些节点和边之间的关系来进行推理和计算。
知识推理技术的应用，可以帮助人们发现未知的知识，得出更加准确和有用的结论，从而在各个领域中发挥重要的作用。
目前，知识推理在多个领域中得到了广泛的应用。
下面我们将就其中的一些典型的应用进行介绍。
一、自然语言处理领域在自然语言处理领域中，知识图谱可以将单词和短语作为节点，通过定义的关系作为边，构建一个大型的语义网络。
通过这个语义网络，计算机可以理解文本中的实际意义，并且可以对其进行建模和分析。
知识图谱和语义网络的结构可以用于自然语言的解释和分析，如对问题的回答、句子的语义建模和自动摘要等任务。
二、智能问答和知识检索知识图谱可以用于智能问答和知识检索的任务。
通过将问题映射为知识图谱上的查询形式，计算机可以从图谱中精准地推理出符合用户需求的答案。
这种方式使得计算机具有了智能问答的能力，不再限于简单的关键词匹配和语法分析。
同时，通过将知识图谱的人物、机构、事件等实体信息和搜索引擎的检索技术结合起来，用户可以更快地找到所需的信息。
三、人物关系分析知识图谱可以用于人物关系分析，即通过对不同实体之间的关系进行抽取，建立一个人物关系图谱。
在这个图谱中，每个节点都代表一个人物，而边则代表不同人物之间的关系，如亲戚关系、合作关系、群体关系等。
而知识推理技术则可以根据这些已知的关系，推理出新的关系，为研究人员提供更加深入和丰富的人物关系分析和研究方法。
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。
