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
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2024-04-10 06:58:10
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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
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2023-10-07 13:42:49
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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
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2023-12-07 07:00:10
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### 知识推理代码Python：深入了解排列组合逻辑
在当今数据驱动的世界中，知识推理是一项至关重要的技术。使用 Python 进行知识推理，尤其是在处理排列组合逻辑方面，可以非常有效。本文将详细介绍如何配置环境、进行集成、详细配置、实战应用、性能优化以及生态扩展。让我们开始吧！
#### 环境准备
首先，我们需要设置合适的环境。在这个部分，我们会涉及 Python 和相关库的安装，以及确
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
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2024-07-23 23:45:50
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推理的基本概念推理：从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程。 在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理机。 事实（条件）和知识是构成推理的两个基本要素。 推理方式及其分类1.从推出结论的途径来划分： 演绎推理：从全称判断推导出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论。这是一种从一般到个别的推理。演绎推
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
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2023-12-11 12:00:26
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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
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2023-11-19 07:15:24
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# 知识表示与推理在Python中的应用
知识表示与推理是人工智能的重要组成部分，旨在用一定的形式将知识存储起来，以便计算机能够理解和利用这些知识。通过适当的表示方法，计算机能从已知的信息中推导出新的知识。常见的知识表示方法包括逻辑表示、语义网络、框架和本体等。本文将通过Python语言展示一个简单的知识表示与推理的例子，并附带代码示例。
## 知识表示
在Python中，我们可以使用类来表
在探索“python 知识图谱 推理”的过程中，我意识到整个过程不仅涉及数据的存储和处理，还涉及系统的备份和恢复、灾难恢复场景、工具的集成及监控与预警的设计。以下是我整理出的基于这一主题的各个重要环节。
### 备份策略
在构建知识图谱时，数据的安全性至关重要。因此，我制定了一个详尽的备份策略。首先，我绘制了一张思维导图，展示了备份流程的各个方面。它包括了定期备份、增量备份、全量备份等策略。
1 概述基于知识（Knowledge-based, KB）的推荐算法,是区别于基于CB和基于CF的常见推荐方法。如果说CB和CF像通用搜索引擎的话，KB好比某个领域的垂直搜索引擎，可以提供该领域的特殊需求，包括专业性的优质特征，帮助提高搜索引擎在特定领域的服务。 基于知识的推荐，也更容易满足主观个性化需求。例如，对于VIP用户，如果配置好了偏好，就可以为其提供更加精准的推荐服务。2 约束知识与约束
# 理解Python推理与知识图谱
在当今的人工智能和深度学习领域，知识图谱（Knowledge Graph）逐渐成为一种重要的数据表示方式。它通过节点和边的形式，直观地表示知识的结构与关系，而Python推理则使得我们能够在知识图谱的基础上进行智能推理。本文将为您深入探讨这两个主题，并提供相关的代码示例，以帮助您更好地理解它们在实际工作中的应用。
## 知识图谱简介
知识图谱是基于图理论的
——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
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2023-11-09 09:37:10
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目录前言一、王教授是哪里人1.题目2.代码实现3.运行结果 二、谁是班委1.题目2.代码实现3.运行结果三、谁出国学习1.题目2.代码实现3.运行结果总结前言离散数学（第2版）使用python实现命题逻辑等值演算应用题。一、王教授是哪里人1.题目在某次研讨会的中间休息时间，3名与会者根据王教授的口音对他是哪个省市的人判断如下：甲：王教授不是苏州人，是上海人。 乙：王教授不是上海人，是苏州
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2023-07-08 10:42:34
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目录预测单跳查询（one-hop queries）预测路径查询（path queries）Traversing Knowledge Graphs in Vector Space（以TransE为例）预测（多路）结合查询（conjunctive queries） Query2box**思路：算法概括：box表示：投影运算： intersection 操作：实体到box的距离：AN
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2024-10-10 09:29:32
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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)
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2024-01-14 20:49:02
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# Python知识图谱与规则推理
近年来，知识图谱作为一种重要的知识表示方式，广泛应用于推荐系统、搜索引擎和自然语言处理等领域。而在知识图谱中，规则推理是一种强大的推理机制，可以帮助我们从已有的知识中推导出新的知识。本篇文章将探讨如何在Python中实现简单的知识图谱和规则推理，结合代码示例为您展示其具体应用。
## 什么是知识图谱？
知识图谱是以图的形式表达实体及其关系的结构化知识库。每
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
原创
2024-06-14 03:50:26
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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
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2023-10-26 21:05:00
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