Mar, 2021

生物医学知识图谱中基于逻辑规则的神经多跳推理

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TL;DR本文针对生物数据的图形结构，以药物再利用的真实任务为例，利用强化学习和逻辑规则相结合的方法 PoLo 进行链路预测，超越了几种最先进的算法，并提供解释性。
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发现论文，激发创造
  • 将逻辑规则融入神经多跳推理以进行药物再利用

    本文提出了一种结合逻辑规则和神经多跳推理方法的强化学习方法，用于解决生物医学数据中长距离依赖性的问题，应用于药物再利用领域的链接预测问题，并在 Hetionet 知识图谱中表现出了优异的实验结果。

    Jul, 2020

  • NLProlog: 自然语言问答中基于弱一致性的推理

    本文提出一种将神经网络与逻辑编程相结合的方法，用于解决自然语言处理的多跳推理问题，通过底层表示层面上的结合，使得具有逻辑规则的解释型结果可以应用于自然语言处理领域，同时在两个不同的问题回答任务上达到了竞争水平。

    Jun, 2019

  • 利用嵌入和逻辑规则对生物医学知识图谱进行精化

    本文提出了一个名为 BioGRER 的方法，该方法综合了知识图谱嵌入和逻辑规则，以改进生物医学知识图谱的质量，并在 COVID-19 知识图谱上获得了有竞争力的结果。

    Dec, 2020

  • 知识图谱逻辑推理的神经方法

    本文介绍了一种使用神经网络来处理知识图谱上的多跳逻辑查询的方法，并展示了实验室中的卓越性能，该方法可以处理包括否定查询在内的全一阶逻辑查询。

    Sep, 2022

  • 神经符号人工智能用于生物医学知识图谱推理

    本文调查了神经符号人工智能的杂交方法在生物医学领域的实用性和潜在益处，这些方法对于如药物重新定位等任务的 KG 完成 (KGC) 更为适合，因为生物医学数据集通常被建模为知识图谱 (KG) 以捕捉其多关系、异质性和动态属性。

    Jul, 2023

  • 概率逻辑神经网络推理

    该论文提出了一种基于 Markov Logic Network 和知识图谱嵌入方法的概率逻辑神经网络 (pLogicNet) 来推理缺失的三元组，该方法结合了两种技术的优点，并通过多重知识图实验证明了其优越性。

    Jun, 2019

  • 利用逻辑知识增强生物医学数据的嵌入表示

    本研究探讨在生物医学领域的知识图谱中，如何通过引入逻辑规则来增强知识图谱嵌入表示，提高关系建模的效果。具体地，采用关系推理网络（R2N）作为知识图谱嵌入技术的补充，在 PharmKG 数据集上进行对比实验，并进行消融分析。结果表明，该方法显著优于现有技术，并能根据不同的选择标准和规则数量产生不同效果。

    Mar, 2023

  • RNNLogic：学习知识图谱推理逻辑规则

    本文提出了一种基于概率模型的 RNNLogic，并采用 EM 算法和后验推断方法，实现了在知识图谱推理中，学习逻辑规则的高效优化

    Oct, 2020

  • 使用知识图谱嵌入和语言模型进行生物医学多跳问答

    这篇研究论文探讨了如何使用自然语言问答，相结合的语言模型和 KG 嵌入来回答生物学家们所提出的一系列自由形式的问题，其 KG 数据集来源于 Hetionet，并利用该数据集创建一个多跳生物医学问答数据集以测试多跳生物医学问答系统。

    Nov, 2022

  • 逻辑规则支持的知识图谱嵌入

    该论文提出了一种新的逻辑规则增强的知识图谱嵌入方法，可以与任何基于转换的知识图谱嵌入模型（如 TransE）轻松集成。经过广泛的实验，在链接预测和三元组分类上显示出更好的性能提升。

    Mar, 2019