人工智能的快速发展，特别是通过深度神经网络，已经在视觉和文本处理等领域取得了显著进展。但是，实现人类类似的推理和可解释的人工智能系统仍然面临重大挑战。神经符号学范式将神经网络的深度学习能力与符号系统的推理能力结合起来，提供了开发更透明和可理解的人工智能系统的有希望途径。本文探讨了基于知识图谱的神经符号一体化的最新进展，阐明了知识图谱在三个关键类别中支撑着这种一体化：通过引入符号知识来增强神经网络的推理和可解释性（Symbol for Neural），通过神经网络方法来提高符号系统的完整性和准确性（Neural for Symbol），以及促进两者在混合神经符号一体化中的应用。本文强调了当前的趋势，并提出了神经符号人工智能领域未来研究的方向。

May, 2024

知识图谱是许多数据密集型应用程序的基础，它们能够表示数据及其含义和上下文。本文通过检查当前知识图谱对齐的现状并探索神经符号集成的潜力，突出结合这些领域的有希望的研究方向。

Oct, 2023

本研究开发了一种结合符号逻辑和神经网络自动生成生物学知识图谱节点的向量嵌入方法，用于生物知识图谱的边预测，并实现了优于人工特征方法的表现，该方法可应用于任何生物知识图谱中，并开放性的提供了生物领域中基于语义 Web 技术的知识库的机器学习和数据分析。

Dec, 2016

这篇论文调查了在图结构上执行神经符号推理任务的广泛方法，并提出了一个新的分类法来比较这些方法，包括基于逻辑推理嵌入方法、施加逻辑约束的嵌入方法和规则学习方法。此外，还提供了一个表格概述这些方法。

Feb, 2023

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

通过提出两种不同的基于规则的 KBC 方法，并结合神经符号 AI，继承了布尔逻辑到实值逻辑，本文提出的模型实现了最佳的 KBC 精度，并通过将规则 - based KBC 与图嵌入相结合来解决关系路径的不均匀性。

Sep, 2021

开发了一个基于领域知识图谱和语义推理的癌症特定生物标志物发现和交互式问答系统，使用生物医学数据、领域本体论、信息提取方法以及大型语言模型进行知识图谱的构建和更新。

Oct, 2023

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。

Mar, 2021

本研究提出了一种基于能量的图嵌入算法来描述工业自动化系统，学习多个领域的知识，从而可以进行上下文感知预测和评估异常严重性，该模型可以应用于机器学习和神经形态计算等领域。

Oct, 2021

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