医学认知图谱表示学习与认知推理模型研究与实现
这是一篇关于知识图谱,医学认知图谱,多跳推理,逻辑推理,知识表示的论文, 主要内容为认知图谱由知识图谱和其上的认知推理和逻辑表达组成。本文探讨了基于医学认知图谱的认知推理引擎,并分析了知识表示学习模型、复杂逻辑推理模型的应用现状和存在问题。在医疗领域中,医学知识图谱面临的一个主要问题是医学知识的模糊性和医学推理的复杂性。在知识表示方面,需要发展更加灵活的张量表示形式,以便更好地表示医学知识。而在复杂逻辑推理方面,模型需要能够处理包含多种逻辑运算的知识并进行多跳复杂的逻辑推理。认知推理引擎可以帮助医生更快速、准确地诊断和治疗病人,但在医疗场景中面临着多种挑战。针对这些问题,本文从知识表示和认知推理方面进行研究。首先,针对医学知识的模糊性,本文引入量子计算相关概念,提出了一种基于量子的知识嵌入表示方法QubitE,将知识表示为语义的叠加,通过实体和关系的量子嵌入,可以更加灵活地表示医学知识。这是一种参数化方式,利用复矩阵乘法和核方法进行优化。该方法具有线性计算复杂度、包含性、完全表达性和良好的建模具有复杂推理模式的关系的能力。其次,针对医学知识推理,本文引入模糊逻辑,提出了基于逻辑嵌入表示的复杂逻辑推理模型FLEX。这个模型可以处理多种逻辑运算和模糊语义推理,能够识别不同的语境,并对不完整的知识进行推理补全。最后,利用基于上述工作构建的推理规则解释器构建基于医学认知图谱的认知推理引擎。本文的理论分析和实验表明,这些方法在涉及复杂医学概念的表达和推理方面具有良好的效果和表现。本文的工作对于医学领域的认知推理引擎和知识表示学习模型的发展有着积极的意义。这些方法在医学领域中可以被广泛应用,帮助医生更好地诊断和治疗患者,提高医疗效率和患者治疗质量。同时,这些方法也为知识表示学习模型的研究提供了新的思路和方向。通过这些研究工作,可以更好地理解和处理医学领域的知识和数据,推动医学智能化的发展。
面向多跳推理的自然语言与知识图谱融合方法研究
这是一篇关于知识图谱,自然语言,融合,多跳推理,图神经网络的论文, 主要内容为知识图谱(Knowledge Graph,KG)是以三元组为组织形式的多关系异构图,由于其有效的提供了对知识的管理、存储与挖掘的手段,被广泛的应用于推理研究中。多跳推理属于复杂推理的一种,其任务是通过给定实体与多跳关系路径推理出尾实体,在智能搜索与问答等领域有着重要的研究价值。然而现实应用中多以自然语言输入为主,难以直接建模自然语言问题中的关系语义以适应于多跳推理模型。此外,现实世界中知识图谱的规模极大,结构复杂,其稀疏性和不完整性更是降低了推理算法的可靠性。如何将知识图谱的结构特征与自然语言关系语义相融合,增强多跳推理的能力是有挑战意义的。鉴于上述问题,提出了一种面向多跳推理任务的自然语言与知识图谱的融合模型。首先设计了一种基于关系链接的限制子图算法,该算法通过关系链接模型抽取关系集合并使用改进的广度优先搜索算法降低知识图谱的规模。融合模型分为两个模块,结构融合模块在图传播过程融合自然语言语义以增强图神经网络的编码性能,增加关系注意力机制使实体表示能够感知不同关系的贡献度,最后将实体表示用于计算实体得分来筛选候选实体。关系链路推理模块通过抽取关系路径进行监督学习,使用双向长短期记忆网络和注意力机制编码关系路径,计算与自然语言的关联得分得到最终多跳推理结果。为评估算法的有效性,采用Meta QA电影数据集和Web Question SP通用数据集对算法进行测试。实验结果表明,限制子图算法能够高效的提取知识图谱子图,在拥有相同子图覆盖率的同时将子图规模降低一个数量级。在多跳推理任务上,融合模型在两个数据集上的Hits@1指标分别提高了5%和1%,且可扩展到大规模知识图谱。
基于知识图谱的推理问答算法研究与设计
这是一篇关于多跳推理,因果推理,知识图谱,知识图谱问答的论文, 主要内容为传统面向知识图谱的问答主要集中于“如何从知识图谱中获取简单问题答案”的研究。这些研究虽然保证了问答的准确率,并被应用到各种问答系统中,但是存在着以下问题:1)难以回答具有复杂逻辑的问题,并且答案缺乏可解释性。2)无法回答在知识图谱中不存在的答案。针对以上两个问题,本文研究并设计了基于知识图谱的推理问答方法,主要包括以下两方面的研究内容。(1)基于知识图谱的多跳推理问答方法。该方法以“用户问题中蕴含多层逻辑关系”为研究前提,通过设计推理网络来克服传统知识图谱问答方法回答复杂逻辑问题准确率低且缺乏解释性的问题。该方法以知识图谱嵌入技术、EncoderDecoder框架、Attention机制为基础,构建了一个end-to-end的多跳推理网络模型。其中,end-to-end网络架构可以保证知识图谱中信息与问题的语义一致性;EncoderDecoder框架中,Encoder部分利用预训练语言模型和Attention机制生成可代表该问题中多层逻辑关系的语义向量,Decoder部分利用知识图谱嵌入技术得到的实体向量和多层逻辑语义向量生成问题所对应的关系路径;最后利用实体向量和语义向量对知识图谱中的实体评分,作为答案选择的依据。(2)基于知识图谱的因果推理问答方法。针对现有知识图谱问答方法不能为问题提供知识图谱中不存在的节点作为答案的现状,本文重点研究了“利用知识图谱中问题目标的相关信息来生成答案”的问题,提出一种流水线形式的知识图谱因果推理问答方法。该方法由问句分析模块、因果推理模块、答案预测模块组成。问句分析模块应用图神经网络和条件随机场等方法从问题中提取待求关系及目标实体,以此作为从知识图谱中抽取相关信息的依据;因果推理模块以知识图谱中的相关信息为基础估计每条信息的倾向分数和条件期望;答案预测模块利用每条信息的倾向分数和条件期望计算问题中待求关系的因果效应,并在目标实体的基础上预测问题的答案。通过在“多跳推理数据集”上进行实验,证明了基于知识图谱的多跳推理问答方法与其它相关算法VRN和KVMem相比,在正确率和解释性方面具有更好的效果;通过在“因果推理数据集”上进行实验,证明了基于知识图谱的因果推理问答方法的有效性,为知识图谱中不存在问题答案的情况提供了一种解决方法。
基于强化学习的知识图谱多跳推理方法研究
这是一篇关于知识图谱,强化学习,多跳推理,反事实,好奇心机制的论文, 主要内容为知识图谱以结构化的有向图形式来描述真实世界的知识,近年来已被广泛应用于问答、信息检索、推荐系统、机器阅读理解、对话生成等各个领域。然而,常用的大规模知识图谱中存在大量缺失的事实,知识图谱面临的不完整性问题严重阻碍了其在相关下游任务中的应用能力。为了补全知识图谱,基于强化学习的推理方法在知识图谱上进行多跳推理来预测缺失的事实,有着兼具推理的准确性和可解释性的独特优势。然而,当前的基于强化学习的多跳推理方法对于所有到达路径一视同仁,忽视了对不同路径的语义有效性的区分。此外,智能体只有在经过多步探索并成功到达目标实体时才会获得奖励以更新其策略,过于稀疏的奖励信号通常不足以指导复杂的强化学习模型。基于上述问题,本文的主要工作如下:(1)提出了一个基于反事实软奖励的知识图谱多跳推理方法,来解决当前方法中未区分到达路径的语义有效性的问题。该方法首先学习一个关系推理器,根据实体对之间的路径集合推理它们之间的关系,推理基于对二者语义相关性的衡量。然后在强化学习框架中,利用该关系推理器来构建反事实关系推理任务,根据删除某条路径对于关系推理任务的影响来衡量该路径对于推理关系的语义贡献,并进一步量化为该路径的反事实软奖励,以该奖励指导智能体查找更高质量的路径。实验结果表明本文提出的方法能够实现优异的预测性能,并且能进一步增强知识图谱多跳推理方法的可解释性。(2)提出了一个基于好奇心内在奖励的知识图谱多跳推理方法,引入好奇心机制来缓解奖励稀疏问题。在强化学习框架中,基于智能体对其环境知识的预测误差来设计内在奖励信号。智能体根据当前状态和采取的动作预测下一个状态,将预测状态和真实状态之间的误差作为好奇心内在奖励,利用该奖励驱动智能体对环境进行更彻底的探索。为验证模型的有效性,在三个基准数据集上进行了实验,结果表明好奇心内在奖励能够使得智能体寻找到更丰富的路径,提升推理性能。
基于强化学习的知识图谱多跳推理方法研究
这是一篇关于知识图谱,强化学习,多跳推理,反事实,好奇心机制的论文, 主要内容为知识图谱以结构化的有向图形式来描述真实世界的知识,近年来已被广泛应用于问答、信息检索、推荐系统、机器阅读理解、对话生成等各个领域。然而,常用的大规模知识图谱中存在大量缺失的事实,知识图谱面临的不完整性问题严重阻碍了其在相关下游任务中的应用能力。为了补全知识图谱,基于强化学习的推理方法在知识图谱上进行多跳推理来预测缺失的事实,有着兼具推理的准确性和可解释性的独特优势。然而,当前的基于强化学习的多跳推理方法对于所有到达路径一视同仁,忽视了对不同路径的语义有效性的区分。此外,智能体只有在经过多步探索并成功到达目标实体时才会获得奖励以更新其策略,过于稀疏的奖励信号通常不足以指导复杂的强化学习模型。基于上述问题,本文的主要工作如下:(1)提出了一个基于反事实软奖励的知识图谱多跳推理方法,来解决当前方法中未区分到达路径的语义有效性的问题。该方法首先学习一个关系推理器,根据实体对之间的路径集合推理它们之间的关系,推理基于对二者语义相关性的衡量。然后在强化学习框架中,利用该关系推理器来构建反事实关系推理任务,根据删除某条路径对于关系推理任务的影响来衡量该路径对于推理关系的语义贡献,并进一步量化为该路径的反事实软奖励,以该奖励指导智能体查找更高质量的路径。实验结果表明本文提出的方法能够实现优异的预测性能,并且能进一步增强知识图谱多跳推理方法的可解释性。(2)提出了一个基于好奇心内在奖励的知识图谱多跳推理方法,引入好奇心机制来缓解奖励稀疏问题。在强化学习框架中,基于智能体对其环境知识的预测误差来设计内在奖励信号。智能体根据当前状态和采取的动作预测下一个状态,将预测状态和真实状态之间的误差作为好奇心内在奖励,利用该奖励驱动智能体对环境进行更彻底的探索。为验证模型的有效性,在三个基准数据集上进行了实验,结果表明好奇心内在奖励能够使得智能体寻找到更丰富的路径,提升推理性能。
基于多跳推理的食品安全领域问答技术研究
这是一篇关于多跳推理,食品安全,知识图谱,问答系统,决策支持系统的论文, 主要内容为领域问答技术是人工智能热门研究领域之一,食品安全领域的问答可以帮助相关利益者在海量、复杂的食品安全大数据中找到想要的答案。当前食品安全领域存在食源性疾病方面知识图谱缺乏,问答准确率较低,无法应用非结构化文本信息,可解释性差等问题。本文将食源性疾病相关知识构建为知识图谱并和多跳推理技术相结合,并基于食品安全知识图谱三元组网络和非结构化的食品安全自然语言文本,提出了两种多跳推理方法。主要工作如下:(1)基于知识图谱三元组网络,提出一种双模块迭代多跳推理模型。首先根据食源性疾病资料对半结构化、非结构化知识进行实体和关系抽取,建立食品安全知识图谱网络。其次面向三元组网络,建立双模块迭代多跳推理模型:模块一对实体的关系边依据权重排列筛选;模块二利用图注意力网络模型对实体的隐藏表示进行更新;双模块迭代进行多跳推理,最后对实体进行概率计算得到答案。模型可以深入挖掘食品安全知识图谱信息,提高了推理的准确率。(2)基于非结构化食品安全文本,提出一种新型的食品安全决策支持系统。首先使用BERT模型对决策问题提取出下一跳推理实体和相关描述段落;其次使用图神经网络对实体节点进行特征向量聚合,计算节点和问题的相关性,从而指导BERT模型的下一跳提取;最后,对所有实体进行答案概率的预测,选择最大概率的候选实体作为最终答案。所提出的方法能够有效地处理食品安全案例文本中的多种多跳推理场景问题,在有着较高的准确性的同时还可以给出推理过程。(3)基于上述两种推理方法的研究和实验,结合重大活动食品安全警务研判平台,根据实际食品安全场景进行了食品安全知识图谱的可视化应用和问答推理展示。本技术可以为相关利益者提供信息检索、问题建议、决策支持,辅助判定事故性质并采取针对性预防、控制和治疗措施,有效减少食品安全事故发生,降低食品安全风险。
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