5-4-2知识图谱推理-基于规则学习的知识图谱推理
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利用图的结构实现关系推理:PRA
基于思想:将连接两个实体的路径作为特征来预测其间可能存在的关系。
基于规则学习的方法:AMIE
知识图谱中的规则可以用以下形式表示:
B1ΛB2Λ…..ΛBn=>H
其中B1ΛB2Λ…..ΛBn表示规则的body部分,有n个原子(atom)组成,H表示规则的head部分,由一个原子组成,每个原子A可以表示为A=r(x,y)形式,r表示原子包含的关系,x,y表示变量。
本demo中AMIE学习的规则为所有规则中的一个子集,即闭环的联通规则,也可以叫做路径规划:
r(x,z1)Λr2(z1,z2)Λ...rn(zn-1,y)=>r(x,y)
简化为B=>r0(x,y)
如果规则中的所有变量替换为具体的实体并保证每个实例化后的atom都存在图谱中,这样规则实例化后的结果成为规则的一个grounding。
规则的几个统计指标:
Support、HC、Confidence、PCA Confidence
借助表示学习来学习规则:
利用Embedding可以非常简便的计算关系的关系,也就是规则。
可微规则学习:NeuraLP:
提出了一个可微的一阶谓词逻辑规则学习模型。
可微规则学习:DRUM
可微规则学习:RuleE
规则与嵌入表示的迭代学习:IterE
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