知识图谱概念与技术pdf - CSDN

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精华内容 下载资源 问答 我要提问 知识图谱概念与技术pdf 一起啃书系列——知识图谱概念与技术肖仰华——基础知识阶段1 2021-10-2509:56:44 欢迎来到和Alex一起啃书系列——知识图谱概念与技术肖仰华——基础知识阶段 前言第一章、知识图谱概述1.1知识图谱的基本概念1.2知识图谱的历史沿革1.3知识图谱的研究意义1.4知识图谱的应用价值1.5知识图谱的分类1.5.1知识图谱中的知识分类1.5.2知识图谱的领域特征1.5.3典型知识图谱 第二章、基础知识2.1概述2.2知识表示2.3机器学习2.4自然语言处理 前言 你好！本笔记主要用于个人复习使用。

即将要进入到研究生学习阶段，我打算开始复习一下之前所学习过的知识，以便于以后更好的进入到CV/NLP的学习中去，如果你也恰好在学习相关知识，可以阅读这篇文章，了解一下知识图谱相关的概念与技术的知识，如有不到位之处，请多包涵。

友情提示，本文档更像是一个阅读笔记，一定要配合书籍一同阅读。

本书自底向上进行，先讲述知识图谱的基础知识，在从知识图谱的构建和管理上对知识图谱进行使用，在将其应用到其他领域。

第一章、知识图谱概述 1.1知识图谱的基本概念 理解知识图谱的概念需要掌握两个要点：①知识图谱是语义网络②知识图谱是大规模的，这是和传统语义网络的根本区别。

语义网络是一种以图形化的（Graphic）形式通过点和边表达知识的方式。

[^1]语义网络中的点可以是实体、概念和值（Value）。

知识图谱中的边可以分为属性（Property）和关系（Relation），用于描述实体的某方面的特性。

知识图谱和传统语义网络的区别：①规模巨大②语义丰富③质量精良④结构友好知识图谱的缺点：①高质量模式的缺失②封闭世界假设不再成立③大规模自动化知识获取成为前提知识图谱与本体的区别：类似于框架和实例的关系。

知识图谱的广义概念：知识图谱作为一种技术体系，指代大数据时代知识工程的一系列代表性技术的总和。

1.2知识图谱的历史沿革 知识图谱源自于20世纪70年代的专家系统和知识工程。

直到2012年Google退出了面向互联网搜索的大规模知识图谱，才宣告知识图谱的诞生。

本节论证一个观点：以知识图谱为代表的大数据知识工程的产生具有历史必然性。

1.知识图谱溯源（1）传统知识工程知识工程来源于符号主义，早期的研究十分注重机器拥有人类知识，让机器具备知识表示、推理和应用能力。

传统知识工程所解决的问题普遍具有规则明确、应用封闭的特点，通过有限的规则进行推理。

其严重依赖于人的干预。

（2）传统知识工程的局限性以人为基础的知识表达、获取与应用方式极大地限制了知识库的规模与质量，造成了知识表示与获取方面的诸多困难。

①隐式知识与过程知识等难以表达（很多知识从根本上讲是很难进行表征的）②知识表达的主观性与不一致性。

③知识难以完备。

④知识更新困难2.大数据知识工程（1）互联网与大数据应用催生了知识图谱互联网应用的特点：①规模巨大②精度要求相对不高③知识推理简单（2）大数据时代给知识图谱的发展带来了新机遇①数据、算力和模型的飞速发展使得大规模自动化知识获取成为可能。

②众包技术使得知识的规模化验证成为可能③高质量的用户生成内容提供了高质量知识库来源(UserGeneratedContent，UGC)。

1.3知识图谱的研究意义 知识图谱的研究价值集中地体现在它是实现认知智能的基础。

1.知识图谱是认识智能的基石（1）知识图谱使能机器语言认知（2）知识图谱能可解释人工智能（3）知识有助于增强机器学习的能力2.知识引导成为解决问题的重要方式之一 1.4知识图谱的应用价值 1.数据分析2.智慧搜索3.智能推荐4.自然人机交互5.决策支持 1.5知识图谱的分类 1.5.1知识图谱中的知识分类 1.事实知识（FactualKnowledge）2.概念知识（TaxonomyKnowledge）3.词汇知识（LexicalKnowledge）4.常识知识（CommonsenseKnowledge） 1.5.2知识图谱的领域特征 随着近几年的知识图谱技术的发展，其研究逐渐由通用领域知识图谱（General-purposeKnowledgeGraph，GKG），转向了特定领域的知识图谱（Domain-specificKnowledge，DKG）。

DKG与GKG的区别是明显的，主要体现在（1）在知识表示层的区别可以从广度、深度和粒度这几个维度进行考察。

（2）在知识获取层面，DKG对质量往往有着极为苛刻的要求。

（3）在知识应用层面，DKG的推理链条相对较长，应用相对复杂。

GKG和DKG的关系是十分密切的，主要体现在（1）领域知识是通过隐喻或者类比从通用知识发展而来的。

（2）GKG与DKG相互支撑。

1.5.3典型知识图谱 知识图谱可以从四个维度进行分类：①专用/通用②构建方式③知识类型④语言类别 第二章、基础知识 2.1概述 与知识图谱密切相关的计算机子学科有知识表示、数据库、机器学习、自然语言处理等。

2.2知识表示 1.基本概念知识必须经过合理的表示才能被计算机处理。

知识表示是对现实世界的一种抽象表达。

评价指数表示能力的两个重要因素是表达能力（Expressiveness）和计算效率（Efficiency）。

2.知识图谱的图表示①基于图的表示②基于三元组的表示3.知识图谱的数值表示①基于距离的模型②基于翻译的模型4.其他相关知识表示①谓词逻辑（PredicateLogic）②产生式规则（ProductionRule）③框架（Frame）④树型知识表示⑤概率图模型（ProbalisticGraphicalModel）⑥马尔可夫链（MarkovChain，MC）⑦马尔可夫逻辑网 2.3机器学习 机器学习（MachineLearning，ML）是一种从观测数据(样本)中寻找规律，并利用学习到的规律(模型)对未知或无法观测的数据进行预测的方法。

1.机器学习分类①监督学习②无监督学习③弱监督学习2.深度学习概述传统机器学习具有一定的局限性①样本特征主要依靠专家经验或特征转换的方法来获得。

依赖于专家的经验的特征提取方法通常费时费力，也难以捕捉很多隐式特征。

②传统机器学习智能使用较为简单的函数形式来表达模型，而模型的表达能力对机器学习的效果来说至关重要，简单的模型难以表达复杂的函数映射。

**深度学习（DeepLearning，DL）**的出现在一定程度上弥补、突破了浅层学习的上述局限性。

深度学习是指基于深度神经网络的一类机器学习模型。

深度神经网络在传统浅层神经网络的基础上引入了更多的中间层，因而是具有较深层次的神经网络模型。

3.卷积神经网络（后续展开）4.循环神经网络（后续展开）5.注意力机制（后续展开） 2.4自然语言处理 1.基本概念NLP可以在词法分析（LexicalAnalysis）、语法分析（SyntacticAnalysis）、语义分析（SemanticAnalysis）以及语用分析（PragmaticAnalysis）等层面展开。

NLP常见任务有：断句、分词、词性标注、词形还原、识别停用词、依存句法分析、命名实体识别、共指消解、语义角色标注等等。

2.文本的向量化表示单词对应的向量通常被称为词向量（WordEmbedding）。

传统的词向量表示是以独热（one-hot）和词袋为代表的离散表示。

近年来主流的词向量表形式是以分布式表示为代表的连续表示，连续表示是将文本表示为连续空间上的一点。

（1）离散表示：独热、词袋模型；（2）连续表示：Word2Vec、BERT； 人工智能 python 更多相关内容 知识图谱概念与技术pdf_论文浅尝联合知识图谱实例和本体概念的通用表示学习... 2020-11-2017:45:56 论文链接：http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/papers/2019_KDD_JOIE.pdf本文是发表在KDD2019上的关于知识图谱表示学习的论文。

现有知识图谱表示模型通常只关注在单一视图，即实例层面或是本体层面，本文认为两个层面... 论文笔记整理：周虹廷，浙江大学研究生。

研究方向：知识图谱，图表示学习等。

     论文链接： http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/papers/2019_KDD_JOIE.pdf 本文是发表在KDD2019上的关于知识图谱表示学习的论文。

现有知识图谱表示模型通常只关注在单一视图，即实例层面或是本体层面，本文认为两个层面的信息存在相互增强促进的作用，因此一种新颖的双视图(联合)知识图谱表示模型被提出来生成更好的节点和关系的表示。

在三元组补全任务和实体分类任务上，本文的模型结果明显优于已存在的模型。

1、Motivation 现有的知识图谱可被分别两类：(1)实例视图的知识图谱，(2)本体视图的知识图谱，并且在两个视图间存在跨视图的链接，如图1所示。

        现有的模型通常只关注于单一层面的建模，而从上述的两个层面共同学习表示毫无疑问会提供更全面的视角。

一方面，实例表示为其相应的本体表示提供详细而丰富的信息。

另一方面，概念表示提供了其实例的高级总结，这对于处理观察不充分的实体时将提供极大的帮助。

因此本文提出通过两个视图分别的三元组以及跨视图链接联合建模，有效地将知识图谱两个视图上的表示学习技术有效地结合在一起。

2、Model 本文提出的JOIE模型包含两个模型组件，可从两个视图中学习嵌入：跨视图关联模型通过捕获来自相应概念实体的实例来实现两个视图之间的连接和信息流，而视图内模型则关注知识库的每个视图上的实体/概念以及关系/元关系。

这些模型组件用于学习KB的不同方面。

我们首先讨论每个视图的跨视图关联模型和视图内模型，然后将它们组合为JOIE的各类变体模型。

跨视图关联模型 跨视图关联模型的目标是基于KB中的跨视图链接，捕获实体嵌入空间与概念嵌入空间之间的关联，这是本文的主要贡献。

本文基于两种不同的假设提出了两种对此类关联进行建模的技术：跨视图分组(CG)和跨视图转换(CT)。

        (a)跨视图分组(CG) 假设两个视图的知识图谱可以在同一个向量空间中被表示，并且让实例视图中所有的实体e靠近本体视图中其相关联(链接)的概念c。

该方法要求两个视图中节点表示的纬度相同，loss函数如下：         (b)跨视图转换(CT) 不同于跨试图分组方法，跨视图转换方法试图在实体嵌入空间和概念空间之间转换信息，并且不要求两个视图中节点的表示具有相同的纬度。

即在转换之后，实例将被映射为本体视图空间中的表示，该表示应与其相应概念的表示接近，loss函数如下：         视图内模型 视图内模型的目的是在两个向量空间中分别保留知识图谱的每个视图中的原始结构信息。

由于实例视图中的关系和本体视图中的元关系的语义含义不同，因此为每个视图提供单独的处理，而不是将它们组合为单个表示模式将更为合理，从而提高下游任务的性能。

我们采用了三种已有的对知识图谱进行表示的方法，即TransE，DistMult，HolE。

由于观察到在本体视图中还存在层级结构因此本文进一步提出本体的层次感知内部视图模型。

与跨视图转换相似，在给定概念对(c_l，c_h)的情况下，通过以下方式将此类层次结构建模为粗略概念和关联的细微概念之间的非线性转换，loss函数更新为：         双视图知识库联合训练 两个视图的loss联合函数如下，ω>0作为两部分的平衡系数：         本文并没有直接训练J，而是在每个epoch的连续两步中的分别计算J_intra和J_cross，并利用ω区分视图内和交叉视图损失的学习率。

3、Experiment 1.数据集 由于现存的知识图谱数据集仅覆盖了单视图，因此作者分别从YAGO和DBpedia中抽取数据，并分别提出了两个新的数据集YAGO26K-906andDB111K-174，具体统计信息如下         2.实验结果 本文基于两组任务来评估JOIE模型：实例视图和本体视图KG上的三元组补全任务，以及桥接知识库的两个视图的实体分类任务。

结果显示，在两个任务上，由于双视图信息的相互补充，得到了更好的表示结果，从而有效提升了结果表现。

               3.CaseStudy 本文还提供了有关本体填充和长尾关系分类的案例研究如下：                         4、结论 本文通过提出一种新颖的模型JOIE共同表示现实世界的实体和本体论概念。

通过描述了一个双视图的知识库，在向量空间中共同捕获了每个视图的结构化知识，以及将两个视图联系起来的跨视图链接。

基于KG完成和实体分类任务的大量实验表明，我们的模型JOIE可以成功地从KB的两个视图中捕获潜在特征，并且胜过各种最新的基准 OpenKG 开放知识图谱(简称OpenKG)旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联，促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。

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收起 展开全文 复旦大学肖仰华的知识图谱与认知智能　pdf格式，非常清晰 2018-05-1015:02:33 复旦大学肖仰华的知识图谱与认知智能.pdf格式，非常清楚。

收起 大规模知识图谱自动化构建技术与应用-肖仰华.pdf 2019-05-2917:54:18 知识图谱学术报告，大规模知识图谱自动化构建技术与应用 收起 知识图谱概念与技术pdf_论文浅尝|区分概念和实例的知识图谱嵌入方法 2020-11-2017:45:56 本文提出了一种新的区分概念和实例的知识图谱表示学习方法，将上下位关系与普通的关系做了区分，可以很好的解决上下位关系的传递性问题，并且能够表示概念在空间中的层次与包含关系。

本文的主要贡献有三点：(1)第一... 链接：https://arxiv.org/pdf/1811.04588.pdf 知识图谱的表示学习最近几年被广泛研究，表示学习的结果对知识图谱补全和信息抽取都有很大帮助。

本文提出了一种新的区分概念和实例的知识图谱表示学习方法，将上下位关系与普通的关系做了区分，可以很好的解决上下位关系的传递性问题，并且能够表示概念在空间中的层次与包含关系。

本文的主要贡献有三点：(1)第一次提出并形式化了知识图谱嵌入过程中概念与实例区分的问题。

(2)提出了一个新的嵌入模型TransC模型，该模型区分了概念与实例，并能处理isA关系的传递性。

(3)基于YAGO新建了一个用于评估的数据集。

Background 传统的表示学习方法没能区分概念(concept)和实例(instance)之间的区别，而是多数统一看作实体(entity)，而概念显然和实例不是同一个层次的，统一的表示是有欠缺的。

更重要的是，之前的方法多数无法解决上下位关系传递性的问题，这是不区分概念和实例表示的弊端。

本文创造性的将概念表示为空间中的一个球体，实例为空间中的点，通过点和球体的空间包含关系和球体间的包含关系来表示上下位关系，这种表示可以很自然地解决上下位关系传递性的问题。

下图是一个区分了概念，实例的层次关系图。

Model 通常在人们的脑海里，概念都是通过层级的方式组织起来的，而实例也应归属于与它们各自对应的概念，受此启发，本文提出了TransC模型来处理概念和实例区分的问题。

在TransC模型里，每一个概念都被表示成一个球体，而每一个实例都被表示到与对应概念相同的语义空间中。

概念与实例以及概念与概念之间的相对位置分别通过instanceOf关系与subClassOf关系来刻画。

InstanceOf关系用来表示某个实例是否在概念所表示的球体中，subClassOf关系用来表示两个概念之间的相对位置，文中提出了四种可能的相对位置： 图1 如图1所示，(a)、(b)、(c)、(d)分别表示两个概念所表示球体的相对位置，其中m为球体半径，d为两个球体中心的距离，Si与Sj分别表示概念i与概念j所表示成的球体。

对于instanceOf关系与subClassOf关系，文中有比较巧妙的设计以便保留isA关系的传递性，即instanceOf-subClassOf的传递性通过来体现，而subClassOf-subClassOf的传递性通过来体现，其中(i,r_e,c)表示InstanceOf三元组，(c_i,r_c,c_j)表示SubClassOf三元组。

文中设计了不同的损失函数去度量embedding空间中的相对位置，然后用基于翻译的模型将概念，实例以及关系联合起来进行学习。

在文中主要有三类triple，所以分别定义了不同的损失函数。

   InstanceOfTriple表示：对于一个给定的instanceOftriple，如果它是正确的，那么i就应该被包含在概念c所表示的球体s里。

而实际上，除了被包含以外，很显然还有一种相对位置就是实例i在球体s(P,m)之外，损失函数设计为：    SubClassOfTriple表示：对于一个给定的subClassOftriple(c_i,r_c,c_j)，首先定义两个球中心之间的距离：按照图1所示的四种关系，还有另外三种损失函数需要定义。

(1)按照图1中(b)表示的相对位置，两个球是分开的，损失函数表示为：(2)两个球相交，如图1中(c)所示，损失函数表示为，与(1)类似。

(3)完全包含关系，如图1中(d)所示，损失函数表示为：(减小mj，增大mi)    RelationalTriple表示：对于一个relationaltriple(h,r,t)，TransC利用TransE模型的训练方式来得到实体和关系的向量，所以损失函数定义为：    对于模型的训练，分别用和来表示正确和错误的三元组，根据以上几类损失函数，可以对应得到以下几类损失： 对于instanceOftriples，损失表示为，对于subClassOftriples，损失表示为，对于relationaltriples，损失表示为，最后，模型的最终损失函数为以上几类损失的线性组合，即。

Experiment 以往的大多数模型都用FB15K和WN18来作为评估的数据集，但这两个数据集并不很适合文中的模型，而YAGO数据集不仅含了许多概念而且还有不少实例，所以作者构建了一个YAGO数据集的子集YAGO39K来用作试验评估。

实验分别在链接预测，三元组分类以及instanceOf与subClassOf关系的三元组分类这几项任务上进行，实验结果如下：   链接预测与三元组分类结果： instanceOftriple分类结果： subClassOftriple分类结果： 实验结果表明，TransC模型在相关任务上与其它模型相比有较为显著的提升。

Conclusion 本文从Ontology层面对知识表示学习进行了较为深入的研究，提出了新的知识图谱嵌入模型TransC模型，该模型将实例、概念以及关系嵌入到同一个空间中以便用来处理isA关系的传递性。

在实验部分，作者还创建了一个用来评估模型的新数据集YAGO39K。

实验结果表明TransC模型在大多数任务上要优于传统的翻译模型。

对于文中将概念表示成球体的想法似乎还可以继续探讨，作者将会继续寻找适合表示概念的方式。

另外，每个概念在不同的三元组里可能会有不同的表示，如何进一步地将概念的多意性表达出来也是一个值得探究的方向。

在传统的知识工程领域，知识是通过schema组织起来的，有较强的逻辑性，但在语义计算层面相比向量来说没有优势，最近有不少将二者相结合的工作(给语义的向量计算披上逻辑的外衣)值得关注一下。

论文笔记整理：张良，东南大学博士，研究方向为知识图谱，自然语言处理。

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收起 展开全文 第2章：基础知识——《知识图谱概念与技术》肖仰华 万次阅读 2020-02-0716:43:42 知识图谱狭义概念是一类语义网络，语义网络只是各种知识表示中的一种。

知识图谱与自然语言处理关系密切，体现在：知识提取的一个重要途径是从自由文本中抽取，而文本信息抽取是自然语言处理的核心问题之一。

知识... 2.1概述 知识图谱与知识表示的关系： 知识图谱狭义概念是一类语义网络，语义网络只是各种知识表示中的一种。

知识图谱与自然语言处理关系密切，体现在： 知识提取的一个重要途径是从自由文本中抽取，而文本信息抽取是自然语言处理的核心问题之一。

知识图谱构建好之后通常可以用作支撑自然语言理解的背景知识。

知识图谱与数据库的关系： 知识图谱在构建好之后和进入应用之前还需要实现对图谱数据的高效管理，包括语义丰富的查询表达、高效的查询处理、系统化友好的图谱数据管理等。

知识图谱与机器学习的关系： 在知识图谱应用的整个生命中周期中，多个环节都与机器学习有关。

知识图谱与计算机子学科（知识表示、自然语言处理、数据库、机器学习）关系如下图所示。

除了与计算机各子学科有着较强的关联外，知识图谱与语言学以及认知科学等学科也有密切的关联。

2.2知识表示 2.2.1基本概念 知识必须经过合理的表示才能被计算机处理。

知识表示是对现实世界的一种抽象（Abstract）表达。

评价知识表示的两个重要因素是： 表达能力（Expressiveness）计算效率（Efficiency） 知识的表示方式主要分为符号表示和数值表示。

在实际应用中，根据不同的学科背景，人们发展了基于图论、逻辑学、概率论的各种知识表示。

语义网络、知识图谱、RDF（ResourceDescriptionFramework）、实体关系图等均是基于图的知识表示。

逻辑学产生了包括一阶谓词逻辑以及产生式规则在内的知识表示。

将概率论引进基于图论和逻辑学的知识表示，发展出了概率图模型及概率软逻辑等。

在图论、概率论与逻辑学的交叉领域又进一步发展出了马尔科夫逻辑网。

基于不同学科发展出来的知识表示如下图所示：知识图谱较为常见的表示方式是基于图的表示方式。

为了能让计算机有效地处理和利用知识图谱，还需要有知识图谱的数值化表示。

2.2.2知识图谱的图表示 1.基于图的表示 图在可视化时，通常用原点表示节点，用线表示节点之间的关系，如下图（a）所示。

图的另一种表示形式是邻接矩阵（AdjacencyMatrix），如下图（b）所示。

2.基于三元组的表示 RDF是用于描述现实中资源的W3C标准，他说描述信息的一种通用方法，使信息能被计算机应用程序读取并且理解。

每个资源的一个属性及属性值，或者它与其他资源的一条关系，都可以表示成三元组，其形式如下： 主体（Subject）、谓词（Predicate）及客体（Object）。

如：主体（Subject）、属性（Property）及属性值（PropertyValue）。

如： 利用这些属性和关系，大量资源就能被连接起来，形成一个大规模RDF知识图谱数据集。

因此，一个知识图谱可以视作三元组的集合。

示例如下图： 2.2.3知识图谱的数值表示 基本的思路是将知识图谱中的点和边表示成数值化的向量。

不同的向量表示在实际应用中有着不同的效果，如何为知识图谱中的实体与关系求得最优的向量化表示，是当前知识图谱表示学习所关注的核心问题。

学习实体和关系的向量化表示的关键是，合理定义知识图谱中关于事实（即三元组）的损失函数fr(h,t)，其中h和t是三元组的两个实体h和t的向量化表示。

在通常情况下，当事实成立时，我们期望fr(h,t)最小。

在建立相应优化目标之后，通常使用SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）等算法学习模型中的相关参数。

1.基于距离的模型 其代表模型是SE。

基本思想是当两个实体属于同一个三元组时，它们的向量表示在投影空间中也应该彼此靠近。

因此，定义损失函数为向量投影后的距离：其中，SE模型使用形式较为简单的1-范式。

矩阵Wr,1和Wr,2用于三元组头实体向量h和尾实体向量t的投影操作。

2.基于翻译的模型 （1）TransE模型。

TransE模型是基于翻译思想的模型。

TransE认为在知识库中，三元组可以看成头实体h和尾实体t利用关系r所进行的翻译。

条件是使h+r≈t，其损失函数如下：其基本思路如下图所示： （2）TransH模型。

TransE模型中的h+r≈t假设太强，导致在自反、一对多、多对一等关系下实体向量学习的错误。

比如，对于自反关系r，和同时成立，导致h=t。

为了解决上述问题，TransH模型放宽了h+r≈t这一严格假设，只要求头尾实体和关系r相对应的超平面上的投影彼此接近即可。

其基本思路如下图：（3）TransR模型。

在TransE模型和TransH模型中，实体和关系都在相同的空间中进行表示。

这种做法无法区别两个语义相近的实体在某些特定方面（关系）上的不同。

因此，TransR模型提出为每个关系构造相应的向量空间，将实体与关系在不同的向量空间中分开表示。

其思想如下图所示：（4）TransD模型。

TransD模型认为映射函数应与实体、关系同时相关。

其基本思想如下图： 2.2.4其他相关知识表示 1.逻辑谓词 命题是一个非真即假的陈述。

命题可以通过谓词来表示，谓词的一般形式是P(x1,x2,…,xn)。

其中，P是谓词的名称，xi是谓词的项。

xi既可以是常量也可以是变量。

在谓词前还可以将否定、析取、合取、蕴含、等价操作构成符合命题。

为了进行一步刻画谓词和个体之间的关系，在谓词逻辑中引入了：全称量词和存在量词。

2.产生式规则 产生式规则常用于表示事实与规则，以及相应的不确定性度量。

产生式规则是一种形如“条件-动作”的规则，基本形式如下：IFThen 产生式规则与逻辑蕴含有着相同的基本形式，但是在语义上，逻辑蕴含P=>Q只能表达如果命题P为真则Q一定为真。

产生式规则后件不仅可以为命题，还可以是动作。

3.框架 框架表示是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示。

框架是一种描述所论对象（事物、时间或概念）属性的数据结构。

其基本结构和示例如下图： 4.树形知识表示 树形知识表示可以用于表达复杂条件组合下的决策与动作。

决策树就是典型的树形知识表示。

其根节点和中间节点对应一个属性，相应属性分类的样本集合被划入对应的子节点。

叶节点表示最终的分类结果。

其例子如下图（a）所示。

另一类常见的树形知识表示是故障树。

故障树是一种树形的逻辑因果关系图。

在故障树中，父节点是产生故障的结果，也称为输出事件；子节点是产生故障的原因，也称为输入事件。

为了能够表达因果逻辑关系，故障树利用逻辑符号（“与”、“或”）连接子节点和父节点。

其例子如下图（b）所示。

5.概率模型（ProbalisticGraphicalModel） 贝叶斯网络，也被称为信念网络或者有向无环图模型，是一种概率图模型，也是不确定知识表示的典型方法。

一个贝叶斯网络就是一个有向无环图，其中节点是一组随机变量X={X1,X2,…,Xn}，节点之间的有向边（由父节点指向子节点）代表随机变量之间的影响。

每个随机变量Xi仅依赖于其父亲节点集Parent(Xi），其例子如下图：贝叶斯网络的两个基本问题是学习和推理。

学习是指如何从数据中习得最优的贝叶斯网络模型。

推理是指给定贝叶斯网络和其中一些随机变量的取值设置，推断其他随机变量分布。

贝叶斯网络的优点： 能够准确表达决策过程中的不确定性。

能够有效的将专家的先验知识与数据驱动的学习方法进行融合。

有向概率图模型的简化版本是无向概率图模型，又被称作马尔科夫随机场（MarkovRandomField，MRF）。

6.马尔科夫随机链（MarkovChain，MC） 马儿可夫链是一种满足马儿可夫性离散随机变量集合。

所谓的马儿可夫性（MarkovProperty），是指某个随机变量序列的下一个状态仅仅与当前的状态有关，而与之前的状态没有关系。

其例子如下图所示。

7.马尔可夫逻辑网 马尔可夫逻辑网（MarkovLogicNetwork，MLN）是将一阶逻辑和马尔可夫随机场结合起来的模型。

一个典型的MLN如下图所示：MLN可以视作定义具体的MRF（马尔可夫随机场）的模板。

2.3机器学习 机器学习（MachineLearing）是一种刚从观察数据（样本）中寻找规律，并且学习到的规律（模型）对未知或无法观测数据进行预测的方法。

2.3.1机器学习的基本概念 每一个样本数据中的观测数据均需要有合理的表示才能被计算机有效处理，这种表示被称为特征（Feature）。

选择特征是使用机器学习解决问题的重要步骤，即设计者需要确定选择数据中哪些信息来表示样本。

机器学习的基本任务就行学习一个最优的预测函数F:X->Y，我们期望模型具有较强的泛化能力，也就是说从训练集上习得的模型在未见的测试集上也能取得较好的预测结果。

提升机器学习的泛化能力是机器学习的核心任务。

在统计学习中通过以下两点提升机器学习的泛化能力： 专家总有一定的关于预测模型的先验知识。

因此可以预先设定目标所在的范围，也就是设定模型函数的函数族。

需要设计评测指标以评估不同参数下模型的优劣。

一个直接的想法是，设计一个损失函数，用于度量函数f的预测误差。

一般而言，机器学习模式的损失函数都是可导的，因此最小化损失函数的优化问题可以使用梯度下降法进行求解。

机器学习的三个关键要素如下： 模型选择，也就是预测函数F优化准则，也就是设计的损失函数优化方法，也就是优化问题求解过程 根据训练集中每个样本的标签是否已知分为： 监督学习。

训练集中每个样本的标签都是已知的。

半监督学习。

训练集中包含少量的标注数据和大量未标注数据。

无监督学习。

训练集中每个样本数据的都没有标注。

2.3.2深度学习概述 传统机器学习的局限性较为集中的体现在以下两点： 传统机器学习中的样本特征主要靠专家经验或特征转换的方法来获取。

传统机器学习一般只能使用较为简单的函数形式（比如线性函数）表达模型，而而模型的表达能力对于机器学习的效果来说至关重要，简单的模型难以表达复杂的函数映射。

深度学习的出现一定程度上弥补、突破了浅层学习的上述局限性。

深度学习是指基于深度神经网络的一类机器学习模型。

深度神经网络在传统浅层神经网络的基础上引入了更多的中间层，因而是具有较深层次的神经网络模型。

一个深度神经网络由输入层——中间层——输出层的机构构成，其中间层本质上完成了自动特征提取。

深度神经网络一方面降低了专家定义特征的代价，另一方面可以捕捉隐性特征，其在图像、语音、文件等数据的特征提取中往往能取得较好的效果。

此外，引入多个中间层的深度神经网络可以表达复杂的非线性函数映射。

深度神经网络示意图如下图所示。

从函数的学习角度来看，深度学习通过复合多个简单函数来构造复杂函数，模型所需训练参数由每个简单函数中的参数组成，即： y = F ( x ) = F L ( . . . F 3 ( F 2 ( F 1 ( x ) ) ) ) y=F(x)=F_L(...F_3(F_2(F_1(x)))) y=F(x)=FL​(...F3​(F2​(F1​(x))))这样一个L层的函数可以将输入的底层特征x经由 F 1 、 F 2 . . . . . . F_1、F_2...... F1​、F2​......多次转换，产生深度的特征表示，并最终实现从输入到输出的复杂映射（在大多数情况下都是非线性映射）。

深度学习中常见的函数形式是带激活函数的全连接层，即 F i ( x ) = σ ( A x + B ) F_i(x)=\sigma(Ax+B) Fi​(x)=σ(Ax+B)，这里的 σ \sigma σ可以选择tanh或Sigmoid等多种非线性函数。

深度学习网络有各种架构——从简单的线性模型到卷积神经网络——不同的深度神经网络模型都可以视作从输入数据学习有效特征表示的过程。

而特征学习得关系在于，用有限的参数表达有效的特征。

2.3.3卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络是一类以卷积层（使用卷积操作代替全连接层所使用的的矩阵乘法操作）作为网络的基本元素的深度神经网络，一般常用于处理图像数据。

以图像处理为例，全连接神经网络模型有两个弊端： 参数太多，更容易产生过拟合。

没有使用局部不变性。

卷积层的引入的CNN的根本特征。

卷积层使用一个相对于原始数据而言规模很小的卷积核（有时又叫做过滤器）作为参数。

卷积操作如下图所示，因此卷积操作能显著降低表示的复杂性。

在CNN的卷积层之后，往往还跟着一个池化层。

池化层使用池化操作进一步降低表示的复杂性。

CNN的结构通常由输入、卷积层、池化层以及全连接层构成。

CNN模型的特点是稀疏连接、参数共享。

此外，CNN中的卷积运算以及池化操作能够实现对于图像处理所需特定变换（比如平移）的不变性。

2.3.4循环神经网络（RNN） 循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类专门用于处理序列数据的神经网络。

RNN得以实例化的根本原因也在于参数共享。

RNN利用序列数据的性质实现了序列上不同时间点的权重共享。

因此，它使用了一类特殊的函数来代替全连接层，大大减少了参数量，同时也使模型更好的利用序列性质。

RNN中的“循环”本质上是指数据在t时刻的状态取决于其前序序列，这在语音与文本数据处理中是必要的。

给定一个输入序列 x 1 : T = ( x 1 , x 2 , . . . , x T ) x_{1:T}=(x_1,x_2,...,x_T) x1:T​=(x1​,x2​,...,xT​)，循环神经网络通过公式 h t = f ( h t − 1 , x t ) h_t=f(h_{t-1},x_t) ht​=f(ht−1​,xt​)更新带反馈边的隐藏层参数。

在这种情况下，RNN处理序列的当前元素时充分考虑了序列中前序状态中的元素。

隐藏单元 h i − 1 h_{i-1} hi−1​被称作记忆或状态，它是由序列的前 i − 1 i-1 i−1个元素生成的。

RNN的优点在于不管输入序列的长短，函数 f f f都可以应用于序列的每个元素，即序列的每个元素都共享相同的参数。

RNN示意图如下： 2.3.5注意力机制 在深度神经网络中引入注意力机制，使模型每一阶段的输出只需要根据输入的某些片段进行计算，而无需处理整个输入。

2.4自然语言处理（NLP） 自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）的主要使命是自然语言的理解和生成。

2.4.1基本概念 文本是知识图谱的数据来源，我们需要对其中的语句做各种处理。

NLP可以在词法分析（LexicalAnalysis）、语法分析（SyntacticAnalysis）、语义分析（SemanticAnalysis）以及语用分析（PragmaticAnalysis）等层面进行展开。

NLP常见任务如下图所示。

断句一般通过标点符号。

分词是指对文本进行词汇的切割。

词性标识是给句子中的每个词标记相应的词性。

词形还原是指将某一单词还原至原型。

对于分析任务来说起噪音作用的被称为停用词。

依存句法分析旨在识别句子的语法结构。

命名实体识别是识别句子的词序列中具有特定意义的实体，并将其标注为人名、机构名、日期、地名、时间和职位等类别的任务。

共指消解旨在识别句子中同一个实体的不同表述。

语义角色表述是将句子中的某些词或短词标注为给定语义角色的过程。

2.4.2文本的向量表示 1.离散表示 独热表示：在语料库中，为每个词做一个索引编码，根据索引编码进行表示。

比如，针对“Iloveyou”为每个词做索引编码。

假设带索引编码的字典为{“I”:1,“love”:2,“you”:3}，那么每个单词的独热表示为： I : [ 1 , 0 , 0 ] I:[1,0,0] I:[1,0,0] l o v e : [ 0 , 1 , 0 ] love:[0,1,0] love:[0,1,0] y o u : [ 0 , 0 , 1 ] you:[0,0,1] you:[0,0,1]词袋表示：词袋表示常用于文本表示，直接将文本中单词的独热向量相加即可。

比如上面的例句，其词袋表示为 [ 1 , 1 , 1 ] [1,1,1] [1,1,1]。

2.连续表示 连续表示则可以更好的捕捉词与词之间的语义关系。

连续表示形式最常用的是分布式表示。

分布式表示的思想是将语言的语义或语法特征分散存储在一个低维、稠密的实数向量中。

分布式的向量往往通过建立自然语言的预测模型学习而得。

代表性模型有Word2Vec的Skip-gram模型。

Skip-gram模型的基本思想是习得合理词向量，使得利用词向量准确预测上下文的概率尽可能高。

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