CNCC2019：陈华钧解析可解释的知识图谱推理

"CNCC2019-陈华钧-可解释的知识图谱推理及应用.pdf" 知识图谱是现代人工智能领域的一个关键组成部分，它通过图结构的形式来描绘现实世界中的实体及其相互关系，以此来沉淀领域知识。陈华钧在报告中指出，知识图谱在搜索引擎优化、智能问答系统、自然语言处理以及大数据分析等领域有广泛应用。它们提供了一种比纯图形更具有表达力，但比形式逻辑更简洁的建模方式。 知识图谱推理是知识图谱中的核心任务，它涵盖了关系推理、链接预测、知识图谱补全和质量校验等多个方面。推理的目标是利用已有的事实和规则，对未知的关系进行预测或推断，这在实际问题中如问答系统、因果推理、推荐系统等都有重要应用。例如，链接预测试图预测两个实体之间是否存在未知的关系，而知识图谱补全则致力于填充图谱中的空缺信息，提高其完整性和准确性。 在知识图谱推理中，演绎推理是常见的一种方法，它主要依赖于本体论（Ontology）中的公理或规则。通过执行这些规则，可以从图谱的结构（TBox或Schema）中推导出新的知识。然而，当涉及到复杂的逻辑推理时，这一过程可能会变得相当复杂。 近年来，随着深度学习和表示学习的发展，知识图谱的向量化表示已经成为一种趋势，这种表示方式可以实现更泛化的推理。但是，这些基于向量的模型通常被视为“黑盒”，因为它们无法直接解释推理过程，只给出结果而无法揭示为何得出这样的结果。这种缺乏可解释性的特性限制了其在需要透明度和可理解性的应用场景中的使用。 陈华钧的研究正是针对这一问题，他探讨了如何在知识图谱推理中引入可解释性，使模型不仅能够做出预测，还能解释预测的原因。他提出的研究思路和解决方法旨在结合表示学习的优势，同时克服其在可解释性方面的局限，这对于推动知识图谱技术在现实世界中的广泛应用具有重要意义。通过结合实际应用场景，他的报告介绍了将这些理论研究成果转化为实际应用的实践案例，从而展示了可解释知识图谱推理的潜力和价值。 陈华钧的报告深入剖析了知识图谱推理的前沿技术，强调了可解释性在该领域的关键地位，并提出了解决方案，对于进一步推动知识图谱技术的发展和应用提供了宝贵的指导。