IJCAIMay, 2021

一种描述逻辑用于类比推理

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TL;DR在本文中，我们利用类比推理介绍了一种推断缺失知识的机制，用于完善本体论，从而解决现有本体论不完整的问题，并且提出了一种基于双射映射的新型语义，分析了该语义下类比的特性，展示了两种合理的推断模式：规则翻译和规则外推。
发现论文，激发创造
  • 通过类比维度理解叙事

    本研究从认知科学研究成果出发，对类比推理的六个维度进行了规范，在寓言语料上进行了注释，并定义了四个任务来评估新型 AI 技术的可扩展性，实验结果显示现有的方法能够在有限的范围内推理类比，但需要进一步的研究来提高 AI 的综合性和可扩展性。

    Jun, 2022

  • 类比比例 II

    通过引入抽象的代数框架，进一步发展类比比例的数学理论，以应用于人工智能中的逻辑程序合成。

    May, 2024

  • Wikidata 是否支持类比推理？

    本文旨在研究 Wikidata 是否支持类比推理，发现 Wikidata 中关键的联合信息通常缺失或模型不一致，需要大量的人工工作才能用于类比分类，同时提出了一组指标来指导自动从 Wikidata 中提取类比的方法。

    Oct, 2022

  • 机器学习中面向基于类比的解释

    本文探讨类比推理在应用机器学习中的意义和潜力，提出基于类比的解释可以为出现在机器学习中的预测结果提供有意义的补充，并为此提供了一些例子。

    May, 2020

  • 通过对抽象关系结构进行对比学习制作类比

    该研究通过关注数据的选择和呈现方式，研究神经网络在感知和推理原始视觉数据时如何诱导类比推理能力，并发现最健壮的类比推理能力是通过在输入域中对抽象关系结构进行对比学习而诱导的。

    Jan, 2019

  • 基于概括的相似性

    本文从抽象代数和定性相似性的角度探讨类比推理理论的数学基础，并证明了这一方法具有明显的数学性质和可行性意义。

    Feb, 2023

  • ANALOGYKB：使用百万级知识库开启语言模型的类比推理

    提出了一个基于知识图谱的百万级类比知识库 ANALOGYKB，能够发现两种类型的类比，成功地让模型在类比推理任务中超越了之前最先进的方法。

    May, 2023

  • 使用预训练语言模型进行上下文类比推理

    通过将人类语言与类比制造联系起来，我们使用大规模预训练的语言模型（PLMs）来支持人工智能系统的类比能力，将感知特征转换成语言形式，PLMs 展现出惊人的零 - shot 关系推理能力，并在 RPM 测试中接近监督的以视觉为基础的方法。

    May, 2023

  • 基于知识的神经符号潜变空间类比推理

    本论文提出了一种结合神经网络的模式识别能力、符号推理和背景知识来解决类比推理问题的框架，并应用于 RAVEN 的递进矩阵上，取得了与人类表现有竞争力甚至更优秀的结果。

    Sep, 2022

  • 比例代数

    本文介绍了比例代数作为一种代数，并研究了保持比例关系的函数的性质，提供了数学工具，以便将知识传递到不同的领域，这对未来的人工智能系统至关重要。此外，本文是朝着比拟推理的数学理论迈出的更进一步的一步。

    Aug, 2022