【摘 要】
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为了对海量网络数据中的知识进行有效地组织和表达,知识图谱应运而生。然而,知识图谱往往存在稀疏和不完备的问题,影响着其在下游任务中的实际效用。事实上,许多缺失的知识,可以在知识图谱中已有知识的基础上挖掘推理出来。作为知识图谱补全的重要手段,知识图谱推理技术逐渐成为学术界和工业界所关注的热点。知识图谱推理技术旨在从知识图谱中已有的知识出发,通过计算机推理来挖掘其中潜在的隐含知识。一般地,仅从知识图谱中
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为了对海量网络数据中的知识进行有效地组织和表达,知识图谱应运而生。然而,知识图谱往往存在稀疏和不完备的问题,影响着其在下游任务中的实际效用。事实上,许多缺失的知识,可以在知识图谱中已有知识的基础上挖掘推理出来。作为知识图谱补全的重要手段,知识图谱推理技术逐渐成为学术界和工业界所关注的热点。知识图谱推理技术旨在从知识图谱中已有的知识出发,通过计算机推理来挖掘其中潜在的隐含知识。一般地,仅从知识图谱中已有知识出发的推理过程,被称为封闭世界知识图谱推理;相应地,需要进一步借助外部信息来进行推理的过程,则称之为开放世界知识图谱推理。此外,在病情推断、案情推理和辅助决策等应用场景中,知识图谱推理结果的可解释性也日益受到人们的关注。因此,本文分别针对封闭世界和开放世界下的可解释知识图谱推理技术进行了探究。针对可解释封闭世界知识图谱推理,现有基于强化学习的推理方法严重依赖于人工奖励工程,人力成本高的同时限制了其适用场景及泛化性能。此外,这些现有方法完全独立地处理不同的推理任务,并没有对任务间的关联信息进行充分利用。为解决上述问题,本文提出了基于生成对抗模仿学习的知识图谱协同推理框架来对基于强化学习的现有方法进行增强。一方面,所提框架其能够对推理示例进行自动化地采样和模仿,进而自适应地调整其奖励函数和推理策略;另一方面,所提框架可以借助于多个关联推理任务之间的迁移进一步提升其推理性能。公开基准数据集上的实验表明,所提框架提升了基于强化学习的现有方法的推理性能,并减少了其对于人工奖励工程的依赖。针对可解释开放世界知识图谱推理,现有基于嵌入式表示的推理方法的可解释性和多步推理能力仍十分有限,并没有对知识图谱中所含的多步推理模式链进行考量。为解决上述问题,本文提出了一种基于强化学习的开放世界知识图谱推理方法。该方法在实现多源开放世界知识有效融合的基础上,对包含不确定开放世界知识的多步推理模式进行挖掘。公开基准数据集上的实验表明,相比于现有方法,所提方法在取得相近的推理性能的同时,赋予推理结果一定的可解释性。
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