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The Construction of Case Event Logic Graph for Judgment Documents
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作者 Congyao Zhang Shiping Tang 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2021年第1期209-217,共9页
The construction of a case event logic graph for the judgment documentcan more intuitively retrospect the development of the case. This paperproposes a joint model of event extraction and relationship recognition for ... The construction of a case event logic graph for the judgment documentcan more intuitively retrospect the development of the case. This paperproposes a joint model of event extraction and relationship recognition for judgmentdocuments. By extracting the case information in the judgment document,a case event logic graph was constructed. The development process of the casewas shown, and a reference was provided for the analysis of the context of thecase. The experimental results show that the proposed method can extract eventsand identify the relationship between events, and the F1 value reaches 0.809. Thecase event logic graph reveals the development context of the case accurately andvividly. 展开更多
关键词 Event logic graph Judgment document Event extraction Relationship recognition
原文传递
基于逻辑规则的图谱推理在烟草生产工艺防差错中的应用
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作者 覃洪汉 唐国参 《计算机应用文摘》 2024年第15期58-61,64,共5页
文章研究了基于逻辑规则的图谱推理在烟草生产工艺防差错中的应用。通过挖掘烟草生产工艺中用户的操作习惯、设备的控制逻辑特性、生产设备的属性、产品工艺风险点的属性以及生产设备控制逻辑和工艺事故之间的关系等已有信息,进行调查... 文章研究了基于逻辑规则的图谱推理在烟草生产工艺防差错中的应用。通过挖掘烟草生产工艺中用户的操作习惯、设备的控制逻辑特性、生产设备的属性、产品工艺风险点的属性以及生产设备控制逻辑和工艺事故之间的关系等已有信息,进行调查并建立逻辑规则。结合实际案例分析,验证了该方法的有效性和实用性,其支持提高工艺防差错识别的速度和精度。研究结果对于提高烟草生产工艺的稳定性和可靠性具有重要意义,并为其他类似行业的防差错提供了有益的参考。 展开更多
关键词 烟草 逻辑规则 图谱 防差错 操作习惯 控制逻辑 推理
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面向前提选择的新型图约简表示与图神经网络模型
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作者 兰咏琪 何星星 +1 位作者 李莹芳 李天瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期193-199,共7页
自动定理证明器在证明问题时其搜索空间通常会呈现爆炸式增长,前提选择为该问题提供了新的解决思路。针对现有前提选择方法中逻辑公式图、图神经网络模型难以捕捉到公式图潜在信息的问题,提出了一种基于删除重复量词的简化逻辑公式图表... 自动定理证明器在证明问题时其搜索空间通常会呈现爆炸式增长,前提选择为该问题提供了新的解决思路。针对现有前提选择方法中逻辑公式图、图神经网络模型难以捕捉到公式图潜在信息的问题,提出了一种基于删除重复量词的简化逻辑公式图表示和具有注意力机制的项游走图神经网络模型,充分利用逻辑公式的语法和语义信息提高前提选择问题的分类精度。首先,将一阶逻辑猜想和前提公式转化为基于删除重复量词的简化一阶逻辑公式图;其次,利用消息传递图神经网络对节点和节点的项游走特征信息进行聚合和更新,随后使用注意力机制为图上的节点分配权重,进而调整图节点嵌入信息;最后,将前提图向量和猜想图向量拼接并输入二元分类器中实现前提分类。实验结果表明,所提方法在MPTP数据集和CNF数据集上的准确率分别达到了88.61%和84.74%,超越现有最优的前提选择方法。 展开更多
关键词 图神经网络 前提选择 注意力机制 一阶逻辑公式 图约简表示方法
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基于法条知识的事理型类案检索方法
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作者 李林睿 王东升 范红杰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1357-1365,共9页
现有类案检索研究忽略了模型应当蕴含的法律逻辑,无法适应实际应用中案件相似标准的要求;类案检索任务的中文数据集较少,难以满足研究需求现状.为此提出基于法律逻辑、有较强可解释性的类案检索模型,构建以谓语动词为基础的案件事理图谱... 现有类案检索研究忽略了模型应当蕴含的法律逻辑,无法适应实际应用中案件相似标准的要求;类案检索任务的中文数据集较少,难以满足研究需求现状.为此提出基于法律逻辑、有较强可解释性的类案检索模型,构建以谓语动词为基础的案件事理图谱.将各类罪名对应的法条知识融入所提模型,将提取的不同要素输入以神经网络为基础的评分器以实现准确、高效的类案检索.构建针对类案检索任务、以易混淆罪名组为主要检索案由的Confusing-LeCaRD数据集,所提模型在LeCaRD数据集和Confusing-LeCaRD数据集上的归一化折损累计增益分别为90.95%和94.64%,在各项指标上均优于TF-IDF、BM25和BERT-PLI模型. 展开更多
关键词 类案检索 法条知识 法律逻辑 事理图谱 深度学习
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基于同构查询校准的知识图谱复杂逻辑推理
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作者 汤宇轩 申彦明 +1 位作者 齐恒 尹宝才 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期24-35,共12页
知识图谱复杂逻辑推理是知识图谱中的一项重要任务,其目的是根据给定的起始节点和逻辑表达式来推理出答案节点。先前的工作主要关注的是如何对实体、关系和查询进行建模,忽略了相似查询对当前查询的影响。因此,该文提出了一种相似查询... 知识图谱复杂逻辑推理是知识图谱中的一项重要任务,其目的是根据给定的起始节点和逻辑表达式来推理出答案节点。先前的工作主要关注的是如何对实体、关系和查询进行建模,忽略了相似查询对当前查询的影响。因此,该文提出了一种相似查询的定义(称之为同构查询),并设计了一种基于同构查询的组件,它可以利用同构查询的特性,在推理的每一步缩短查询嵌入和答案嵌入之间的距离,在不改变原有复杂逻辑推理模型结构的基础上提升模型的性能。实验结果表明,该文提出的组件可以在不同的数据集上为各类不同的基线模型带来1.6%-3.3%的提升,证明了该方法的有效性与灵活性。 展开更多
关键词 知识图谱 复杂逻辑推理 同构查询
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一阶逻辑中基于treelet图神经网络的前提选择
6
作者 马雪 何星星 +1 位作者 兰咏琪 李莹芳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期374-380,共7页
前提选择是解决自动定理证明器面对大规模问题时性能降低的有效方法。当前面向一阶逻辑中前提选择的主流图神经网络忽略了逻辑公式图内部的节点顺序信息。针对此问题,将一种面向高阶逻辑公式的保序方法拓展到一阶逻辑中,并提出了一种基... 前提选择是解决自动定理证明器面对大规模问题时性能降低的有效方法。当前面向一阶逻辑中前提选择的主流图神经网络忽略了逻辑公式图内部的节点顺序信息。针对此问题,将一种面向高阶逻辑公式的保序方法拓展到一阶逻辑中,并提出了一种基于treelet的图神经网络模型。该模型在信息聚合时一部分聚合中心节点的父、子节点信息,另一部分聚合节点顺序信息。实验分析表明:基于treelet的图神经网络模型在前提选择任务中比最优的主流图神经网络模型的分类准确率提高了约2%。 展开更多
关键词 一阶逻辑公式 图神经网络 前提选择 二元分类
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教育领域知识图谱研究新趋向:学科教学图谱 被引量:10
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作者 周东岱 董晓晓 顾恒年 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第2期91-97,120,共8页
人工智能时代背景下,构建面向不同层次教育的知识图谱是教育数字化转型需要优先开展的基础性工作。针对当前教育领域知识图谱研究关注视角单一、难以全面刻画教学系统内在逻辑的困境,文章采用理论分析方法,基于教与学过程中的逻辑转化... 人工智能时代背景下,构建面向不同层次教育的知识图谱是教育数字化转型需要优先开展的基础性工作。针对当前教育领域知识图谱研究关注视角单一、难以全面刻画教学系统内在逻辑的困境,文章采用理论分析方法,基于教与学过程中的逻辑转化提出了学科教学图谱的概念,解析了其深层内涵,建构了学科知识、学科学习活动、学生学科认知发展三视图融合的结构模型。文章阐释了学科教学图谱“冷启动—热启动”双阶段构建与演化过程,并给出了实践案例,以期为教育领域知识图谱创新发展和教育数字化转型提供支撑与参考。 展开更多
关键词 知识图谱 教育领域知识图谱 学科教学图谱 教学逻辑 教育数字化转型
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基于XMG的乘法器电路等价性验证算法
8
作者 朱柏成 储著飞 +2 位作者 潘鸿洋 王伦耀 夏银水 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期443-451,共9页
组合电路等价性验证是数字集成电路设计自动化(EDA)中的重要部分,随着算术电路在现代计算机系统中的占比逐渐增大,传统的等价性验证算法在验证多比特算术电路,尤其是乘法器电路时面临挑战.对此,提出一种基于XOR-Majority Graph(XMG)逻... 组合电路等价性验证是数字集成电路设计自动化(EDA)中的重要部分,随着算术电路在现代计算机系统中的占比逐渐增大,传统的等价性验证算法在验证多比特算术电路,尤其是乘法器电路时面临挑战.对此,提出一种基于XOR-Majority Graph(XMG)逻辑表示的组合电路等价性验证算法.首先将2个待验证电路构建成的联接(Miter)电路进行XMG逻辑重写;然后在等价性一致的前提下对XMG的节点个数和逻辑深度进行逻辑重写优化;最后调用布尔可满足性(SAT)求解器和仿真器进行验证,得到最终等价性验证结果.实验结果表明,与ABC,Lingeling等工具相比,所提算法在验证时间上实现了平均489倍、最高1472倍的加速. 展开更多
关键词 逻辑综合 等价性验证 乘法器电路 异或-多数逻辑图
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融合知识图谱的矿产资源定量预测 被引量:1
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作者 王成彬 王明果 +3 位作者 王博 陈建国 马小刚 蒋恕 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期26-36,共11页
大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解... 大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解决的问题。知识图谱可以整合多源、异构的地质找矿大数据,其中蕴含的知识和规则在驱动地球科学领域的知识发现方面具有重要的发展潜力。本文针对大数据和人工智能时代对资源定量预测智能化和自动化的需求,结合知识图谱相关技术的特点,探讨融合知识图谱技术的矿产资源定量预测智能化和自动化的可行性和技术方法路线。重点剖析面向矿产预测的成矿-勘查系统多时序全要素知识图谱构建和基于知识图谱从“求同”和“求异”的角度建立找矿预测模型,知识图谱中的知识嵌入到地物化遥异常信息提取的方法,以及融合知识图谱的资源定量预测工作的机遇和挑战。拟希望将知识图谱中知识表达和推理融入到矿产资源定量预测技术方法流程中,协助地质专家来确定矿产预测模型,提高矿产预测的自动化和智能化。 展开更多
关键词 知识图谱 资源定量预测 矿产预测智能化 地质大数据
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基于LSA的同步课堂教学行为事理图谱研究
10
作者 林明 杜雪婷 熊冬春 《数字教育》 2024年第3期62-70,共9页
同步课堂在实现优质资源共享、推进教育公平中发挥着重要作用,智能技术在一定程度上可以推动同步课堂的优化发展。基于此,本研究以智慧环境下的同步课堂为研究课例,采用滞后序列分析法(LSA)对课堂教学行为进行分析,并构建其教学行为事... 同步课堂在实现优质资源共享、推进教育公平中发挥着重要作用,智能技术在一定程度上可以推动同步课堂的优化发展。基于此,本研究以智慧环境下的同步课堂为研究课例,采用滞后序列分析法(LSA)对课堂教学行为进行分析,并构建其教学行为事理图谱。结果表明,智慧环境下的同步课堂活动是以学生为主、技术辅助于教学、师生远程协同合作的教学活动,调动学生自主学习是发展其深度学习能力的重要途径,教师的教学行为可以影响学生的学习效果,减少无效沉寂行为发生的关键在于设问之后是否给予学生充分的思考时间。 展开更多
关键词 智慧环境 同步课堂 课堂教学行为 事理图谱 滞后序列分析
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基于逻辑知识图谱的电网信息快速检索方法
11
作者 杨鸿 赵盖兵 《科技资讯》 2024年第7期36-38,共3页
旨在探索基于逻辑知识图谱的电网信息快速检索方法,以解决电网领域庞大而复杂的数据管理和检索挑战。通过构建逻辑图谱,将电网实体以节点形式呈现,并通过逻辑关系揭示它们之间的依赖和联系,从而为电网信息管理提供了一种智能、准确、实... 旨在探索基于逻辑知识图谱的电网信息快速检索方法,以解决电网领域庞大而复杂的数据管理和检索挑战。通过构建逻辑图谱,将电网实体以节点形式呈现,并通过逻辑关系揭示它们之间的依赖和联系,从而为电网信息管理提供了一种智能、准确、实时的解决方案,有望推动电网系统的智能化和可持续发展,期望能够为相关人员提供参考。 展开更多
关键词 逻辑知识图谱 电网信息 快速检索 大数据
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融入逻辑规则的知识图谱推荐模型研究
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作者 高文馨 李贯峰 +2 位作者 王云丽 胡德洲 李瑞 《计算机技术与发展》 2024年第9期109-115,共7页
知识图谱嵌入技术已在推荐系统领域引起广泛关注,将结构化知识图谱中的信息融入到推荐模型中,可以提高推荐的个性化程度。然而,因为初始数据的不准确性会导致推荐结果不正确,现存的知识图谱推荐模型中仍存在误差传播问题。针对这个问题... 知识图谱嵌入技术已在推荐系统领域引起广泛关注,将结构化知识图谱中的信息融入到推荐模型中,可以提高推荐的个性化程度。然而,因为初始数据的不准确性会导致推荐结果不正确,现存的知识图谱推荐模型中仍存在误差传播问题。针对这个问题,该文提出了RR-KGE模型,由知识图谱嵌入模块和推荐算法模块组成;其中聚焦于知识图谱嵌入框架,将规则嵌入和知识图谱嵌入进行联合学习,通过规则给予模型更多的约束条件,以减少误差传播;并结合此框架将推荐算法ALS(Alternating Least Squares)和RNN(Recurrent Neural Network)相融合来获得更加精确的推荐结果;最后将RR-KGE与不同基准模型进行比较,在两个数据集上多项指标均优于对比模型,证明了推荐方法的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱嵌入 逻辑规则 推荐算法 联合学习
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Construction and Resource Locating of Semantic P2P Grid Based on Description Logics 被引量:1
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作者 SUN Xiao-lin LU Zheng-ding LI Yu-hua WEN Kun-mei Li Rui-xuan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 EI CAS 2006年第1期78-82,共5页
This paper proposes an algorithm applied in se mantic P2P network based on the description logics with the purpose for realizing the concepts distribution of resources, which makes the resources semantic locating easy... This paper proposes an algorithm applied in se mantic P2P network based on the description logics with the purpose for realizing the concepts distribution of resources, which makes the resources semantic locating easy. With the idea of the consistent hashing in the Chord, our algorithm stores the addresses and resources with the values of the same type to select instance. In addition, each peer has its own ontology, which will be completed by the knowledge distributed over the network during the exchange of CHGs (classification hierarchy graphs). The hierarchy classification of concepts allows to find matching resource by querying to the upper level concept because the all concepts described in the CHG have the same root. 展开更多
关键词 semantic P2P description logics consistent hashing ONTOLOGY CHG (classification hierarchy graphs)
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基于事理图谱的飞行冲突事故演化研究 被引量:1
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作者 王洁宁 朱妍 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1961-1969,共9页
为识别飞行冲突事故的诱发事件与关键演化链路,提出了一种基于事理图谱的事故分析方法。首先依据系统理论过程分析(System Theoretic Process Analysis,STPA)方法辨识飞行冲突场景潜在风险事件,归纳出描述各组件交互过程的场景分析框架... 为识别飞行冲突事故的诱发事件与关键演化链路,提出了一种基于事理图谱的事故分析方法。首先依据系统理论过程分析(System Theoretic Process Analysis,STPA)方法辨识飞行冲突场景潜在风险事件,归纳出描述各组件交互过程的场景分析框架;再利用自然语言处理方法从事故文本中提取结构化事件,基于语义相似度匹配建立与风险事件的映射,组成事件演化链条,构建事理图谱;通过对飞行冲突场景进行仿真,运用统计指标定量分析网络拓扑结构,揭示事件对事故演化过程的影响力。结果表明,构建的事理图谱可视化诊断出机组突破管制员指令、机组操作不当导致偏航、航空器机上通讯导航设备故障、管制员纠正指令发布过晚、空中交通预警和防撞系统(Traffic Alert and Collision Avoidance System,TCAS)发出异常措施通告/活动通告(Resolution Advisory/Traffic Advisory,RA/TA)警告、航空器出现飞行汇聚趋势6个诱发事件与3条关键演化链路,其中机组突破管制员指令与管制员指令发布过晚为重点管控事件。 展开更多
关键词 安全社会工程 事故分析 事理图谱 自然语言处理 飞行冲突
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A Logical Proof of the Four Color Problem 被引量:1
15
作者 Yu Wang 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2020年第5期831-837,共7页
The Four Color Conjecture is a well-known coloring problem of graphs. Since its advent, there are a lot of solvers. One of the early pioneers was Percy John Heawood, who has proved the Five Color Theorem. In addition,... The Four Color Conjecture is a well-known coloring problem of graphs. Since its advent, there are a lot of solvers. One of the early pioneers was Percy John Heawood, who has proved the Five Color Theorem. In addition, Kempe first demonstrated an important conclusion about planar graph: in any map, there must be a country with five or fewer neighbors. Kempe’s proof proposed two important concepts—“configuration” and “reducibility”, which laid the foundation for further solving the Four Color Problem. The Four Color Problem had previously been proved by use of computer. Based on Kempe’s concepts of “configuration” and “reducibility”, this paper attempts to provide a non-computer proof of the Four Color Problem through rigorous logical analysis. 展开更多
关键词 graph Theory PLANAR graph graph COLORING Four COLOR THEOREM logic
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政策事理图谱构建及应用 被引量:1
16
作者 刘勘 於陆 徐勤亚 《软件导刊》 2023年第8期1-9,共9页
挖掘政府政策中的事件及其关联,以充分解读政策内涵,将有利于政策的准确宣传与贯彻执行。基于政府政策文本构建事理图谱,设计政策标题感知注意力神经网络并用于政策事件抽取与分类,通过对结果进行数据增强,制定抽取规则实现组成政策事... 挖掘政府政策中的事件及其关联,以充分解读政策内涵,将有利于政策的准确宣传与贯彻执行。基于政府政策文本构建事理图谱,设计政策标题感知注意力神经网络并用于政策事件抽取与分类,通过对结果进行数据增强,制定抽取规则实现组成政策事件对的识别与抽取,结合自底向上思想评估政策事件的相对重要性,形成以政策事件为节点、相对重要性为边的政策事理图谱,自动化抽取核心政策事件及关系,为政策宣传和解读提供新的途径。在构建政策事理图谱的实验中,该事件抽取模型结合数据增强方法比最优基线模型在召回率和F-score指标上分别提高了0.79%和0.16%。最后,以营商环境政策为例展示了政策事理图谱的构建及应用过程。 展开更多
关键词 事理图谱 政策文本 知识图谱 数据增强 政策解读
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RELIC-GNN:一种高效的状态寄存器识别算法 被引量:1
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作者 董勐 高一鸣 +4 位作者 潘伟涛 邱智亮 杨建磊 邸志雄 郑凌 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期142-150,共9页
随着集成电路(IC)设计水平化、制造全球化的发展,由第三方厂商生产的大量硬件集成电路被应用于芯片设计中,这引起了人们对芯片中被插入设计后门/硬件木马的担忧。逆向工程可以恢复出集成电路芯片的设计网表,设计人员通过提取高层描述并... 随着集成电路(IC)设计水平化、制造全球化的发展,由第三方厂商生产的大量硬件集成电路被应用于芯片设计中,这引起了人们对芯片中被插入设计后门/硬件木马的担忧。逆向工程可以恢复出集成电路芯片的设计网表,设计人员通过提取高层描述并分析关键逻辑可以判断设计功能是否被篡改。然而,逆向网表的可读性差,其数据路径和控制逻辑混杂在一起,难以快速、准确地抽象出高层描述。文中将该问题等价定义为网表路径结构分类问题,并提出一种基于图神经网络的高效状态寄存器识别算法。首先对网表预处理,消除工艺库的差异并降低建模复杂度;其次将网表建模为有向图,并提取其中每个寄存器的路径结构;然后将路径结构输入到构建好的图神经网络模型中,为每个寄存器生成相应的特征;最后对嵌入的特征进行聚类,将寄存器分为状态寄存器和控制寄存器。实验结果证明,该算法可以在百万门级网表上正确运行,其平均识别准确率达到约88.37%,相较于现有算法,在识别精度、运行速度、可迁移性等方面均有提升。 展开更多
关键词 逆向工程 寄存器分类 控制逻辑提取 图神经网络
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机器人故障诊断事理逻辑知识图谱构建研究 被引量:4
18
作者 邓健峰 王涛 程良伦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第13期139-148,共10页
知识图谱技术对机器人系统高效有序的故障诊断具有重要的指导意义。针对故障诊断本体知识概念粒度较粗,实体识别模型存在特征提取不够准确的问题。提出了一种自顶向下的故障诊断事理逻辑知识图谱构建方法。对故障诊断事件知识建模,构建... 知识图谱技术对机器人系统高效有序的故障诊断具有重要的指导意义。针对故障诊断本体知识概念粒度较粗,实体识别模型存在特征提取不够准确的问题。提出了一种自顶向下的故障诊断事理逻辑知识图谱构建方法。对故障诊断事件知识建模,构建细粒度事理逻辑知识本体模型。提出基于注意力机制的堆叠BiLSTM和改进胶囊网络的事件论元实体识别模型。通过BERT预训练模型生成字符特征,利用堆叠BiLSTM获取深层上下文特征;结合事件论元实体关键特征注意力机制,对前向和后向上下文突出实体关键信息;提出改进胶囊网络对字符位置特征进行编码,提高模型对字符位置特征的关注。实验结果表明,提出的事件论元实体识别模型能提高实体识别效果。进一步,根据句式匹配完成论元实体匹配关系,构建机器人系统故障诊断事理逻辑知识图谱,为自主故障诊断提供知识支持。 展开更多
关键词 事理逻辑知识图谱 故障诊断本体 事件论元知识提取 堆叠BiLSTM 注意力机制 改进胶囊网络
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基于图论的建筑电气设备连接逻辑自动生成模型 被引量:1
19
作者 荆志良 张鑫 +1 位作者 陈波 郑明 《微型电脑应用》 2023年第9期200-203,共4页
为了更好地描述建筑电气设备之间的连接关系,设计了基于图论的建筑电气设备连接逻辑自动生成模型。依据图论原理和建筑电气设备的共通性,以设备和配件连接关系的交叉点作为连接器,以连接关系的边为无向拓扑图的边,形成电气设备拓扑图并... 为了更好地描述建筑电气设备之间的连接关系,设计了基于图论的建筑电气设备连接逻辑自动生成模型。依据图论原理和建筑电气设备的共通性,以设备和配件连接关系的交叉点作为连接器,以连接关系的边为无向拓扑图的边,形成电气设备拓扑图并以邻接矩阵形式存储,利用Dijkstra算法计算设备最短连接路径,完成电气设备连接逻辑自动生成。实例结果表明:该模型获取的阀门、泵和机组之间的逻辑关系清晰明了,且当建筑配件数量为2000个时,其逻辑提取耗时仅为9.23 s,逻辑提取能力强,能有效获取设备连接最短路径,清晰描述电气设备之间逻辑关系。 展开更多
关键词 图论 建筑电气 连接逻辑 生成模型 无向图
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基于大规模语言模型的知识图谱可微规则抽取 被引量:3
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作者 潘雨黛 张玲玲 +3 位作者 蔡忠闽 赵天哲 魏笔凡 刘均 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第10期2403-2412,共10页
知识图谱上的推理是预测不完整三元组中缺失的实体或关系,对结构化知识进行补全,并用于不同下游任务的过程。不同于被普遍研究的黑盒方法,如基于表示学习的推理方法,基于规则抽取的推理方法通过从知识图谱中泛化出一阶逻辑规则,实现一... 知识图谱上的推理是预测不完整三元组中缺失的实体或关系,对结构化知识进行补全,并用于不同下游任务的过程。不同于被普遍研究的黑盒方法,如基于表示学习的推理方法,基于规则抽取的推理方法通过从知识图谱中泛化出一阶逻辑规则,实现一种可解释的推理范式。为解决离散的符号空间与连续的嵌入空间之间的鸿沟,提出一种基于大规模预训练语言模型的知识图谱可微规则抽取方法DRaM,将离散的一阶逻辑规则与连续的向量空间进行融合。针对规则中的原子公式顺序对推理过程产生的影响,通过引入大规模预训练语言模型对推理过程进行编码来解决。融合一阶逻辑规则的可微推理方法DRaM,在三个知识图谱数据集Family、Kinship和UMLS上进行的链接预测任务获得了较好的结果,尤其针对链接预测指标Hits@10,DRaM获得了最佳的推理结果。实验结果表明,DRaM能够有效地解决知识图谱上可微推理存在的问题,并且可以从推理过程中抽取带有置信度的一阶逻辑规则。DRaM不仅通过一阶逻辑规则增强了推理效果,同时增强了方法的可解释性。 展开更多
关键词 知识图谱上的推理 一阶逻辑规则 大规模语言模型(LLM) 可解释推理
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