知识图谱多步推理技术及其应用

"1-2 知识图谱多步推理.pdf" 知识图谱是一种复杂的数据结构，它以图形的形式表示了各种实体（Entities）和它们之间的关系（Relations）。这种图通常包含多种类型的实体和关系，使得它具有异构性。在知识图谱中，事实被表示为三元组（Triples），例如('Mona Lisa', 'created_by', 'Leonardo da Vinci')，这表明蒙娜丽莎是由达芬奇创作的，或者('Paris', 'is_a', 'City')，表示巴黎是一个城市。知识图谱的例子广泛存在于各种领域，如文化、地理、生物医学等。 传统的知识图谱任务之一是知识图谱补全，即预测给定三元组的缺失头部或尾部实体。例如，如果已知('Leonardo da Vinci', 'nationality', ?)，任务就是找出缺失的国籍。这种任务对于完善知识图谱和提高其完整性至关重要。 然而，更复杂的任务是逻辑推理，目标是在知识图谱上进行多步推理。逻辑推理可以解决一些涉及复杂逻辑关系的问题，比如： 1. 加拿大的图灵奖得主在哪里毕业？ 2. 欧洲从未举办过足球世界杯的国家现任总统是谁？ 3. 预测可能针对与SARS-CoV-2相关的蛋白质的药物是什么？ 这些任务需要从知识图谱中提取信息，并通过多步推理来找到答案，涉及实体的连接、关系的探索以及可能的路径搜索。 在生物医学应用中，知识图谱的多步推理尤其有价值。例如，可以利用生物知识图谱来探究疾病、基因、蛋白质之间的关联，帮助研究人员发现潜在的治疗策略或药物靶点。一个具体的例子可能是查询与特定疾病相关的蛋白质，并进一步找出可能影响这些蛋白质的药物。 在执行多步推理时，通常会构建查询公式来表达问题，然后生成查询计划，这个计划可能是一个有向无环图（DAG），用于指示如何遍历知识图谱以找到满足条件的子图。通过这种方式，知识图谱不仅能提供结构化数据，还能支持高级的分析和智能决策，从而推动科学研究和技术的发展。