摘要

本文介绍了一种名为神经概率逻辑学习（NPLL）的新型知识图谱推理框架，旨在通过结合逻辑规则和嵌入学习来提高知识图谱的推理准确性。NPLL通过引入一个评分模块，有效地增强了嵌入网络的表达能力，同时通过基于变分推理的马尔可夫逻辑网络提高了模型的可解释性。实验结果表明，NPLL在多个基准数据集上显著提高了推理结果的准确性和质量。

原理

NPLL的工作原理基于将逻辑规则和数据监督紧密集成，通过神经网络提取知识图谱中的节点特征，并利用评分模块支持马尔可夫逻辑网络的推理。该框架能够在保持模型简洁和参数较少的同时，展现出强大的推理能力，有效捕捉知识图谱中的复杂关系和语义。此外，NPLL还具备零样本学习能力，能够在目标谓词几乎没有标记实例的情况下进行推理任务，这在现实世界中处理大量未标记关系时尤为重要。

流程

NPLL的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 嵌入网络初始化：为知识图谱中的每个实体初始化向量特征。
2. 评分函数计算：使用评分函数g(l, eh, et)计算每个事实的评估分数。
3. 后验概率处理：将评估分数处理为近似后验概率，用于计算与实际后验分布的KL散度。
4. 期望步骤（E-step）：固定规则权重ω，更新所有基础规则中每个因子的概率集，得到当前的近似后验概率分布Q(U)。
5. 最大化步骤（M-step）：固定Q(U)，通过最大化证据下界（ELBO）来更新规则权重ω。

应用

NPLL框架在知识图谱推理领域具有广泛的应用前景，特别是在需要高准确性和可解释性的场景中。例如，在生物医学领域，NPLL可以帮助推断复杂的生物关系和药物相互作用；在社交网络分析中，NPLL可以用于预测用户行为和社交关系的发展。此外，NPLL的零样本学习能力使其在处理长尾关系和稀有事件的推理任务中具有独特的优势。