作者：CHEONG
公众号：AI机器学习与知识图谱
研究方向：自然语言处理与知识图谱
本文分享一篇有关知识图谱上的神经网络和符号逻辑推理汇报ppt，简要概述基本概念并推荐几篇近期的优秀论文，介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字： 知识图谱符号逻辑推理
一、背景知识
1、知识图谱：知识图谱是异质图Heterogeneous Graph，图中含有多种关系类型，一组事实（head entity, relation, tail entity）就代表图中的一个三元组；
2、知识图谱推理：知识图谱通常是不完整的，很多事实是缺失的，知识图谱上的一个基本任务便是预测缺失的事实（实体或关系），因此便需要根据已有事实进行推理Reasoning on Knowledge Graphs。
3、连续空间的推理：现有大多数方法都是基于知识图谱表征Embedding，即是在Continuous Space进行推理，例如TransE系列等；
4、符号空间的推理：符号空间的推理主要指的是逻辑编程Logic Programming，马尔科夫逻辑网络等；
5、神经网络符号逻辑推理：同时在连续空间和符号空间进行推理，比如plogicNet，ExpressGNN等；
6、常见的逻辑规则：Symmetric/Antisymmetric对称/反对称，Inverse相反，Composition组合。
（1）如果r是对称关系，则r^(-1) (X, Y)
Original: https://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/117120740
Author: CHEONG_KG
Title: 【知识图谱系列】知识图谱的神经符号逻辑推理
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