Oct, 2023

一种用于应答合取查询的神经符号框架

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TL;DR我们提出了一个用于回答不完整知识图谱上任意合取查询的框架，该方法通过无限树状查询的系列来近似循环查询，并利用现有模型进行近似处理。经验证明，我们的近似策略取得了有竞争力的结果，并且包含存在量词变量的查询倾向于改善这些模型的整体性能，无论是对树状查询还是对我们的近似策略。
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发现论文，激发创造
  • 知识图谱逻辑查询的神经符号模型

    本文提出了一种名为 GNN-QE 的神经符号模型，用于回答复杂的一阶逻辑查询，在解决神经方法推理难以解释的问题的同时，取得了较显著的实验成果。

    May, 2022

  • 用于复杂查询答案的神经符号纠缠框架

    提出了一种神经符号交织的（ENeSy）复杂查询答案框架，该框架能够在神经和符号推理结果的基础上分别回答和集成查询，通过压缩和整合基本运算符和链接预测提高了复杂查询的效果，并应用于多项基准测试。

    Sep, 2022

  • 图结构推理的神经符号人工智能：综述

    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

  • 基于神经链接预测器的复杂查询回答

    本文提出了一种基于神经链接预测器的框架，用于在含有缺失边的知识图谱上高效地回答复杂查询，并分别分析了梯度下降和组合搜索两种最优化问题的解决方案。通过使用数个数量级较少的训练数据，相对于先前的方法获得了更高的交叉验证效果，在多个包含事实信息的知识图谱中，提高了 8% 到 40% 的 Hits@3 指标，并可以解释模型的结果。

    Nov, 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

  • 广义注释逻辑的扩展及其等效神经架构

    本文探讨了深度神经网络存在的一些局限性，以及最近兴起的神经符号混合系统如何整合符号推理并提出改进方法，将通用注释逻辑扩展为一个基于离散优化的二值化神经网络，提供了可行性证明，并讨论了实现该框架面临的挑战。

    Feb, 2023

  • 利用逻辑背景知识改进基于神经网络的分类

    我们提出了一种新的用于有命题背景知识的监督多标签分类的形式化方法，称为推理中的语义调整，其在推理过程中限制系统而不影响训练，相比于另外两种常见的神经符号技术（语义调整和语义正则化），我们讨论了其在理论和实际上的优势，并开发了一种新的多尺度方法来评估神经符号技术的好处随着网络规模的演化，通过对多个数据集的实验和比较，我们的结果表明，推理中的语义调整可以用于构建更准确的基于神经网络的系统，使用更少的资源，并确保输出的语义一致性。

    Feb, 2024

  • 神经符号学习的语义强化

    该论文探讨如何利用神经符号方法求解具有约束条件的优化问题，为此提出一种计算约束条件之间的互信息的方法，并在三个任务中进行了测试，证明了该方法在提高性能的同时，避免了计算上的复杂性。

    Feb, 2023

  • 走向完全声明性神经符号语言

    提出并实现了完全声明性的神经谓词的通用框架，从而扩展到完全声明性的 NeSy 框架。首先证明声明性扩展在保持学习和推理能力的同时，能够在仅通过单个查询类型进行训练的情况下回答任意查询。

    May, 2024

  • 通用的神经符号系统用于常识问答

    介绍了如何使用适合的神经符号模型来实现领域泛化和下游任务的鲁棒性，讨论了整合神经语言模型和知识图谱的不同方法，并对各种常识问答基准数据集进行了定量评估和定性错误分析。

    Jan, 2022