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摘要： 本文从常识推理的基本概念登程，通俗易懂得介绍了常识图谱常识推理的利用和办法。
本文分享自华为云社区《0 根底入门常识图谱的超能力——常识推理》，作者：Cheri Chen。
一、常识推理的概念
推理是使用逻辑思维能力，从已有的常识登程，得出未知的、隐性的常识。
具体到常识图谱中，所谓的常识推理，就是利用图谱中现有的常识（三元组），失去一些新的实体间的关系或者实体的属性（三元组）。如下图所示：如果原来的常识图谱中有这样两个三元组，< 姚明，妻子，叶莉 > 和 < 姚明，女儿，姚沁蕾 >，通过常识推理，能够失去 < 姚明，女儿，姚沁蕾 >。
二、常识推理的利用
常识补全
理论构建的常识图谱，通常存在不齐备的问题，即局部关系或属性会缺失。常识补全呢，就是通过算法，补全常识图谱中缺失的属性或者关系。
如下图所示，以“姚沁蕾的妈妈是谁”为例。有一条常识是“父亲的妻子是妈妈”，则可根据该常识，推理出姚沁蕾的妈妈是叶莉，进而补全“姚沁蕾”和“叶莉”之间的关系，晋升咱们这个简略的人物关系常识图谱的齐备性。
常识纠错
理论构建的常识图谱还可能存在谬误常识。其中，实体的类型、实体间的关系、实体属性值均可能存在谬误。常识图谱的纠错是一个极具挑战的工作。这些谬误会影响常识图谱品质，进而影响基于常识图谱的利用。
咱们能够通过推理进行常识图谱纠错（如下图）。比方，在某个影视常识图谱中，虚线框中的实体《春光璀璨猪八戒》，其类型为“电影“。它的属性有集数，主题曲、片尾曲等。而其余同为”电影“类别的实体，其属性多蕴含上映期间、票房，且大多没有集数这个属性。则推理可知，《春光璀璨猪八戒》这个实体的类型大概率存在谬误，其正确类型应该是电视剧。
推理问答
基于常识图谱的推理问答也是常识图谱推理的典型利用。基于常识图谱的问答，个别简称为 KBQA。与传统的信息检索式问答相比，KBQA 能够具备肯定的推理能力，这是它的劣势。基于常识图谱的推理问答，通常利用于波及多个实体，多个关系，多跳，比拟等绝对简单的问答场景中。
比方，“刘德华主演的电影中豆瓣评分大于 8 分的有哪些？“这样的问题。须要机器对该问题进行解析、了解，在常识图谱中实现查问、推理、比拟动作，找到《天下无贼》和《无间道》作为答案返回（如下图所示）。
三、常识推理的办法
基于本体的推理
本体是对畛域中概念和概念之间关系的形容。基于本体的推理是利用本体曾经蕴含的语义和逻辑，来对实体类型以及实体之间的关系进行推理。本体的形容模式是有标准的。RDFS、OWL 等是一类满足特定标准和考究的用来表述本体的语言。
以 RDFS 为例：RDFS 定义了一组用于资源形容的词汇：包含 class，domain，range 等。其自身就蕴含了简略的语义和逻辑。咱们能够利用这些语义和逻辑进行推理。
如下图中左侧的例子，谷歌的类型是一家人工智能公司，而人工智能公司又是高科技公司的子类，那么可推理，谷歌的也是一家高科技公司。右侧例子中，定义了投资这种关系的 domain 是投资人，range 是公司。能够简略的认为，投资这种关系的头节点都是投资人这种类型、尾节点都是公司这种类型。假如当初有一条事实是大卫 切瑞顿 投资 谷歌。则能够推理出，大卫 切瑞顿的类型是投资人。这两个例子呢，便是利用了 RDFS 自身蕴含的语义和逻辑，来进行推理。
基于规定的推理
基于规定的推理就是说，能够形象出一系列的规定，将这些规定利用于常识图谱中，进行补全纠错。这种思路也是很简略、直观的。基于规定的推理的长处是，推理后果精准，并且具备可解释性。因而规定推理在学术界和工业界都有宽泛的利用。
图中的例子，是人工定义了一些规定，包含“B 是 A 的妻子，则 A 是 B 的丈夫”、“B 是 A 的女儿，则 A 是 B 的父亲”等等。使用这些规定来进行推理，进而补全常识图谱的缺失关系。咱们能够利用这些规定，推理出“米歇尔的丈夫是奥巴马”、“玛利亚的父亲是奥巴马”等新的常识。
基于示意学习的推理
前两种办法：本体推理和规定推理，都是基于离散符号的常识示意来推理的。它们具备强逻辑束缚，准确度高、易于解释等长处。然而不易于扩大。基于示意学习的推理，通过映射函数，将离散符号映射到向量空间进行数值示意，同时捕获实体和关系之间的关联，再在映射后的向量空间中进行推理。
常识图谱是由实体和关系组成，通常采纳三元组的模式示意：head(头实体)，relation(实体的关系)，tail(尾实体)，简写为 (h，r，t)。常识示意学习工作就是学习 h，r，t 的向量示意。如下图所示，不同的点示意了不同的常识。咱们能够找到一个适合的映射函数，让间隔较近的点，在语义上也是类似的。
基于示意学习的推理比拟形象和简单，这里举个简略的例子，推理“姚沁蕾的出生地是哪儿”。
假如咱们曾经找到了一个完满的映射函数，能够把常识图谱和一段蕴含相干信息的文本映射到同一向量空间。再对这些向量进行计算，比方把“姚沁蕾”、“在”、“当地医院”、“出世”几个向量简略相加后，达到了“休斯顿”这个向量，则能够推理出姚沁蕾的出生地是休斯顿。
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