知识推理是知识图谱研究的一大重点和难点1.1 基于逻辑规则的知识图谱推理基于逻辑规则的知识图谱推理是指通过在知识图谱上运用简单规则及特征，推理得到新的事实，该方法可以利用知识的符号性，精确度高且能为推理结果提供显式的解释。基于逻辑规则的推理分为基于逻辑的推理、基于统计的推理和基于图结构的推理。1.1.1 基于逻辑的推理基于逻辑的推理是指直接使用一阶谓词逻辑FOL、描述逻辑等方式对专家制定的规则进行
知识图谱的概念于2012年由谷歌提出，这篇文章虽然发表于2010年，但文章中的对于数据的使用已经接近知识图谱了。文章提出的PRA算法是知识图谱推理的早期探索，在RWR（重启随机游走算法）的基础上进行了相似性的改进。同时在那个机器学习还没有普及的年代，文章也探索了使用监督学习的方法进行参数的学习和训练。由于年代差异，这里只重点描述文章提出的PRA算法。 Relational retrieval us
规则推理——正向链接推理正向链接推理正向链接推理的特点正向链接推理的优点：正向链接推理的缺点：如何克服正向推理的缺点呢？ 基于规则的推理机使用的推理方式主要有三种 1、正向链接推理 2、逆向链接推理 3、混合推理 正向链接推理在知识图谱中知识主要以显示知识和隐式知识两种。显示知识是知识图谱中已有的事实陈述，而隐式知识是有知识图谱中的显示知识、实体之间的语义关系以及规则共同暗指的事实。之所以
面向知识图谱的知识推理的应用神州控股 陈景林1.知识图谱的不完备性需要知识推理来补全知识图谱是对于事实的结构化表示。从感知到认知的跨越过程中，构建大规模高质量知识图谱是一个重要环节，当人工智能可以通过更结构化的表示理解人类知识，并进行互联，才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。但知识图谱本身具有不完备性，即知识图谱中的关系缺失或者属性缺失，如人物的教育，工作，住址，关系等信息缺失，这可能是原
9.1 知识图谱中的典型推理任务9.1.1 知识补全9.1.2 知识问答9.2 知识推理分类9.2.1 归纳推理和演绎推理9.2.1.1 归纳推理归纳是从特殊到一般的过程。所谓归纳推理，就是根据部分对象所具有的的性质，推出一类事物中所有对象都具有这类性质的推理方式。其一般分为三个步骤： （1）对部分资料进行观察、分析和归纳整理； （2）得出规律性结论，即猜想； （3）检验猜想；计算机在归纳推理上的
原因：有些时候，可能需要多个模型做推理，一般一个模型要创建一个model_engine，这个时候就要自己创建了。当然，也可以参考官方多模型推理的例子，不过还是自己知道如何创建比较方便。介绍：这里要说一下，在Ascend 310上运行程序，每一个环节都被视为一个engine，比如预处理engine，模型推理engine，这里创建的就是模型推理的engine。模型engine创建首先要初始化，一般是指
知识图谱—知识推理综述(一)1 知识推理的概念以及分类1.1 知识推理的基本概念所谓的知识推理，就是在已有知识的基础之上，推断出未知的知识的过程。通过从已知的知识出发，通过已经获取的知识，从中获取到所蕴含的新的事实，或者从大量的已有的知识中进行归纳，从个体知识推广到一般性的知识。根据上面的概念的描述，我们可以知道，对于知识推理而言，其包括的内容可以分为两种，第一种是我们已经知道的，用于进行推理的已
——总结自王昊奋、漆桂林、陈华钧主编的《知识图谱方法、实践及应用》一书的第六章 知识图谱推理。 文章目录1 面向知识图谱的推理2基于演绎的知识推理2.1 本体推理2.2 基于逻辑编程的推理方法2.3 基于查询重写的方法2.4 基于产生式规则的方法3 基于归纳的知识图谱推理3.1 基于图结构的推理3.1.1 常用算法3.2 基于规则学习的推理3.2.1 规则评估方法3.2.2 常见算法3.3 基于表
OpenPPLOpenPPL是商汤基于自研高性能算字库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的CPU/GPU等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务OpenPPL基于全自研高性能算子库，拥有极致调优的性能，同时提供云原生环境下的 AI模型多后端部署能力，并支持OpenMMLab等胜读学习模型的高效部署。高性能
设计微架构友好的任务/数据/指令等多级并行策略，自研NV G
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2023-09-13 17:26:32
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英文部分：Combinatory Categorical Grammar（ 组合分类语法 ）Common sense （ 常识推理 ）常识推理任务旨在要求模型超越模式识别。相反，模型应该使用“常识”或世界知识来进行推理。Constituency parsing ( 选区理解 )选区解析的目的是从句子中提取基于选区的解析树，根据短语结构语法表示其句法结构。例子：Sentence (S)
Python 知识图谱推理引擎开发指南
作为一名经验丰富的开发者，你将会教导一位刚入行的小白如何实现“Python 知识图谱推理引擎”。在这篇指南中，你将向他展示整个流程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
整个开发流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：准备知识图谱数据，包括实体、关系和属性等信息。
2. 知识图谱构建：构建知识图谱数据结构，以便后续推理操作。
3. 推理引
一、知识表示的概念 知识表示是把知识符号化，转送给计算机，这是 知识工程的核心领域。通过知识的有效表示，使人工智能程序能利用这些知识做出决策、制定计划、识别状况、分析事件以及获取结论等。知识表示不仅是人工智能的重要研究内容，而且己经形成了一个独立的子领域（知识工程）。图1 知识图谱与知识表示 知
中山大学计算机学院人工智能本科生实验报告一、实验题目编写程序，实现FOIL（First Order Inductive Learner）算法，对如下给定的知识图谱和目标谓词进行规则学习，并得到新的以目标谓词为关系的事实（用一阶逻辑表示）。(1)、给定的知识图谱所有三元组的一阶逻辑如下（测例1）：Father(Jack,Dell)
Father(Dell,Stephen)
Grandfather(J
0.前言吴恩达老师的深度学习课程后进行的总结，使用的程序软件为python。如有纰漏还请各位大佬指出，我将虚心接受。1.深度学习概念 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Int
本文介绍了Jena的推理子系统，并构建了一个简单的RDF图。基于该RDF图，我们搭建了一个Jena推理引擎，并进行自动化推理。
原创
2021-07-26 09:49:08
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编者按：机器推理要求利用已有的知识和推断技术对未见过的输入信息作出判断，在自然语言处理领域中非常重要。此前我们介绍了机器推理系列的概览，机器推理在常识问答、事实检测、跨语言预训练、多轮语义分析和问答任务中的应用，本文作为该系列的第五篇，将介绍微软亚洲研究院在跨模态预训练领域的研究进展。近年来，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大领域不断碰撞和融合，衍生出很多跨模态研究课题（
Python建立数学推理引擎TLW（二）推理都有用到哪些逻辑 文章目录Python建立数学推理引擎TLW（二）推理都有用到哪些逻辑常用逻辑与数学推理的关系所有可能的真值表总结规律 逻辑关系表达式可以认为是型为: $左侧 逻辑符号 $右侧 = 返回值 的表达式。其中左侧、右侧的取值可能为: 真(True)、 假(False)左右侧中间的逻辑符号为: 且(AND), 或(OR), 异或(XOR) 等等
在介绍基于本体的推理之前，先回顾RDF的三元组模型，每一条三元组描述了客观世界的一个逻辑事实
原创
2022-09-25 00:04:31
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一、序言在探索"知识推理"的时候找到了pyDatalog这个工具。它借鉴了Datalog这种声明式语言，可以很方便自然地表达一些逻辑命题和数学公式，并且它是在我现在最爱的python上实现的。尝试以后，其简洁优雅的形式一下子把我吸引住了。来看一个官网上用它实现阶乘的例子：from pyDatalog import pyDatalog
pyDatalog.create_terms('factoria
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)（“实体”）和边...
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2021-10-25 17:46:34
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