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- 泉 奚
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1 漆 桂 林 项 目 组 其 他 成 员 : 张 志 政 翟 玉 庆 周 张 泉 张 陈 鹏 吴 自 勉 王 彬 张 舒 韬 石 珺 东 南 大 学 计 算 机 学 院 1
2 知 识 工 程 历 史 回 顾 知 识 图 谱 中 的 知 识 表 示 与 推 理 介 绍 高 考 机 器 人 中 的 推 理 举 例 总 结 与 展 望 2
3 知 识 图 谱 是 一 种 图 数 据 模 型 组 织 的 知 识 库, 节 点 为 实 体 或 者 概 念, 边 为 实 体 或 者 概 念 间 各 种 关 系 知 识 图 谱 为 实 现 人 工 智 能 提 供 了 常 识 知 识 和 领 域 知 识 3
4 知 识 图 谱 示 例 腾 讯 视 频 腾 讯 投 资 入 股 自 有 百 度 视 频 华 谊 兄 弟 收 购 竞 争 合 作 百 度 爱 奇 艺 寰 亚 传 媒 腾 讯 电 影 文 化 中 国 阿 里 影 业 光 线 传 媒 PPS 影 音 优 酷 土 豆 阿 里 华 数 传 媒
5 the power of an AI program came to be seen as largely in its knowledge base Edward Feigenbaum, 1994 ACM Turing Award 196s-197s 198s-199s 199s-2s 2s-21s 21s-now Semantic Nets Quillian Expert Systems Feigenbaum KL-One&CLASSIC Brachman OWL&Description Logic W3C&Horrocks Knowledge Graph Google 5
6 形 式 化 的, 对 于 共 享 概 念 体 系 的 明 确 而 又 详 细 的 说 明 本 体 提 供 的 是 一 种 共 享 词 表 或 者 说, 就 是 一 种 特 殊 类 型 的 术 语 集 Heart is a muscular organ that is part of the circulatory system Gruber,
7 RDF (Resource Description Framework) Specifies relationship between data RDFS(Resource Description Framework Schema) Specifies relationship between schema OWL (Web Ontology Language) Specifies more complex relationship between schema based on description logics 7
8 使 用 有 向 图 作 为 数 据 模 型 主 语 谓 语 宾 语 Resource Description Framework 8
9 Classes: sets of instance Example:mo:MusicArtist Classes can have hierarchy Example: Every Solo music artist is a music artist mo:solomusicartist mo: MusicArtist 9
10 Property: a relation over instances Example:mo:compose Property can domain and range: mo:compose Domain: Composer Range:Music 1
11 From and 陈 军 isa mo: 独 奏 音 乐 艺 术 家 mo: 独 奏 音 乐 艺 术 家 subclass mo: 音 乐 艺 术 家 we can infer 陈 军 isa mo: 音 乐 艺 术 家 11
12 From and mo: 独 奏 音 乐 艺 术 家 subclass mo: 音 乐 艺 术 家 mo: 音 乐 艺 术 家 subclass mo: 艺 术 家 we can infer mo: 独 奏 音 乐 艺 术 家 subclass mo: 艺 术 家 12
13 From and mo: 演 奏 domain mo: 音 乐 家 mo: 演 奏 range mo: 歌 曲 贝 多 芬 mo: 演 奏 文 档 1 we can infer 贝 多 芬 isa mo: 音 乐 家 13
14 Ontology Web Language W3C standard ontology language More expressive than RDFS Negation: 汽 车 火 车 (Disjontness( 汽 车, 火 车 )) Existential restriction: 北 京 路 发 生 追 尾 BeijingRoad occur.rear-end 14
15 OWL:Reasoning BeijingRoad occur.rear-end 北 京 路 发 生 追 尾. Rear-end Accident 追 尾 被 定 义 为 一 种 交 通 事 故. occur.accidient Congestion 发 生 事 故 会 导 致 拥 堵. ShanghaiRoad Congestion 上 海 路 正 在 拥 堵 中. <Records> User Location Event 王 华 ShanghaiRo ad 褚 歆 辰 BeijingRoad null 李 由 莉 ShanghaiRo ad 吴 朗 BeijingRoad null Congestion Congestion 有 哪 些 用 户 现 在 堵 在 路 上? select?x where Records(?X,?Y,?Z), and?z = Congestion < 王 华, 李 由 莉 > 他 们 是 王 华, 李 由 莉 15
16 OWL:Reasoning BeijingRoad occur.rear-end Rear-end Accident occur.accidient Congestion ShanghaiRoad Congestion DO REASONING! <Records> User Location Event 王 华 ShanghaiRo ad 褚 歆 辰 BeijingRoad null 李 由 莉 ShanghaiRo ad 吴 朗 BeijingRoad null Congestion Congestion 16
17 OWL:Reasoning BeijingRoad occur.rear-end Rear-end Accident occur.accidient Congestion ShanghaiRoad Congestion BeijingRoad occur-in.accident DO REASONING! <Records> User Location Event 王 华 ShanghaiRo ad 褚 歆 辰 BeijingRoad null 李 由 莉 ShanghaiRo ad 吴 朗 BeijingRoad null Congestion Congestion 17
18 OWL:Reasoning BeijingRoad occur.rear-end Rear-end Accident occur.accidient Congestion ShanghaiRoad Congestion BeijingRoad occur-in.accident BeijingRoad Congestion DO REASONING! <Records> User Location Event 王 华 ShanghaiRo ad 褚 歆 辰 BeijingRoad null 李 由 莉 ShanghaiRo ad 吴 朗 BeijingRoad null Congestion Congestion 18
19 OWL:Reasoning BeijingRoad occur.rear-end Rear-end Accident occur.accidient Congestion ShanghaiRoad Congestion BeijingRoad occur-in.accident BeijingRoad Congestion DO REASONING! <Records> enrich User Location Event 王 华 ShanghaiRo ad 褚 歆 辰 BeijingRoad null 李 由 莉 ShanghaiRo ad 吴 朗 BeijingRoad null Congestion Congestion 19
20 BeijingRoad occur.rear-end Rear-end Accident occur.accidient Congestion ShanghaiRoad Congestion BeijingRoad occur-in.accident BeijingRoad Congestion <Records> User Location Event 王 华 OWL:Reasoning ShanghaiRo ad Congestion 褚 歆 辰 BeijingRoad Congestion 李 由 莉 ShanghaiRo ad Congestion 吴 朗 BeijingRoad Congestion 有 哪 些 用 户 现 在 堵 在 路 上? select?x where Records(?X,?Y,?Z), and?z = Congestion < 王 华, 李 由 莉, 褚 歆 辰, 吴 朗 > 他 们 是 王 华, 李 由 莉, 褚 歆 辰, 吴 朗 2
21 Graph Representation of OWL EL Ontolo Why using graph representation? 1) The syntax of OWL EL is specific, and not fit for parallelism; 2) Graph is a popular platform-independent model in database and parallel data processing (Pregel, Neo4j). What to do? Translate an OWL EL ontology to a graph structure, and perform class on the translated graph. Challenges: 1) Represent ternary relationships: A B binary relation: A B ternary relation: A r.b Conceptual Graph (complicated!!!) 2) The graph operations should be easily scaled. 21
22 Graph Representation Our method: Encode some information into the edge. Specifically: A B A B r.a B A -r B A1 A2 C A1 A2 C r s r s A r.b A +r B r s t r s t Theorem: the graph representation is model-equivalent to OWL EL syn 22
23 A Platform-independent Model Algorithm design Classification Intermediate language PCA Compiler Parallel platforms in memory distributed Z. Zhou, G. Qi, et.al. A Platform-independent Approach for Parallel Reasoning with OWL EL Ontologies using GraphRepresentation,215 IEEE 27th International Conference on Tools with Artificial Intelligence,pp 8-87, 215. (Best student paper award)
24 Evaluation Algorithm design Intermediate language Compiler Parallel platforms Platforms: 1) centralized platform: A SuperCloud server with a 128 Gigabyte memory and 12 physical cores. 2) A distributed cluster consisting of 5 node each one of them is an economic Lenovo ThinkCentre machine with a 2 Gigabyte R and two physical cores Datasets: #node #edge GO 49, ,336 Galen 35,989 83,948 NCI 27,933 47,36 SCT 464,61 887,846 SGG 511, ,237 24
25 Evaluation Evaluation on a multi-core system: Compare our system with ELK and jc Time/s #threa d GO Galen NCI SCT SGG jcel ELK GEL (our system)
26 max class. time (s) max class. time (s) Evaluation Evaluation on a distributed cluster: A distributed cluster consisting of 5 each one of them is an economic Lenovo ThinkCentre machine with a 2 RAM and two physical cores Maximum Class. time on GO Extensions with 5 Nodes EXT Maximum Class. time on EXT3 with Different Number of Nodes... 2 nodes 8 EXT2 3 6 EXT nodes nodes 1 4 nodes GO 5 #init edges (x1 4 ) 1/#nodes
27 #edges(x1 5 ) #edges(x1 5 ) class. time (s) class. time (s) #edges(x1 4 ) #edges(x1 4 ) #edges(x1 4 ) class. time (s) class. time (s) class. time (s) Evaluation GO #ed ges Galen #edg es NCI #ed ges SNOMED CT #edge s #edge s 1 25 SGG The recursion depth is less than the ontology sizes, thus reasoning be improved significan by parallelism in pract
28 OWL: Reasoning System Name Language Platform RDF(s) (Fuzzy) WebPIE OWL Horst MapReduce Marvin RDF Peer-to-Peer OWL SAOR RDFS, OWL 2 RL Peer-to-Peer/MPI ELK OWL EL Multi-core GEL OWL EL Graph-based/platformindependent These systems have a linear scalability on large datasets and ontologies. WebPIE can scale to billions of triples. 28
29 <rule> : <head> '.' %% 注 : 没 有 <body> 表 示 <head> 无 条 件 成 立 <head>':-'<body> '.' %% 注 :':-' 表 示 "if... then..." <head>':~'<body> '.' %% 注 :':~' 表 示 "if... then normally..." ':-'<body> '.' %% 注 : 没 有 <head> 表 示 <body> 不 能 成 立 <head> : <literal> %% 注 : 规 则 头 只 有 一 个 逻 辑 字 <body> : <literal> %% 注 : 规 则 体 只 有 一 个 逻 辑 字 <body> ',' <literal> %% 注 :',' 表 示 与 即 <body> 中 的 字 全 部 成 立 29
30 规 则 示 例 (1): 沉 积 岩 岩 层 越 往 下, 形 成 年 代 越 早 timeearelier(a, B) :- type(a, " 沉 积 岩 "), type(b, " 沉 积 岩 "), under(a, B). 规 则 示 例 (2): 否 定 表 示 如 果 某 区 域 有 断 层, 则 该 区 域 不 适 合 修 建 水 库 -suitableforreservoir(a) :- hasgeofeature(a, " 断 层 "). 规 则 示 例 (2): 约 束 表 示 某 区 域 不 可 能 既 是 高 原 又 是 平 原 :- plateau(a), plain(a). 3
31 课 标 必 修 一 P2 一 般 情 况 下, 本 书 所 指 的 天 体, 均 属 于 自 然 天 体 规 则 表 示 : If 天 体 (?X) Then normally 自 然 天 体 (?X) 31
32 Learning Disjointness Mining disjoint Concepts:Association rule mining, Inductive logic programming 玫 瑰 花 蔷 薇 植 物 RDF Data 玉 米 农 作 物 小 麦 老 虎 动 物 哺 乳 动 物 狮 子 Mining Axiom s Disjointness Axioms 植 物 disjoint 动 物 花 disjoint 农 作 物 植 物 disjoint 哺 乳 动 物 In Zhishi.me, hudong: 大 豆 食 心 虫 not only belongs to animal but also contains in plant In Zhishi.me, there are 5 common instances between animal and plant 32
33 Learning Disjointness In Dbpedia, we find disjointness axioms by mining axioms algorithm Number of Common individuals Pairs of disjoint classes [1,1) 317 [1,1] 27 [1,1) 7 33
34 Representation Learning 腾 讯 视 频 腾 讯 投 资 入 股 自 有 百 度 视 频 华 谊 兄 弟 收 购 竞 争 合 作 百 度 爱 奇 艺 寰 亚 传 媒 腾 讯 电 影 文 化 中 国 阿 里 影 业 光 线 传 媒 PPS 影 音 优 酷 土 豆 阿 里 华 数 传 媒
35 Representation Learning 基 本 思 想 : 用 低 维 的 向 量 空 间 将 每 个 实 体 都 表 示 到 空 间 里 面 的 某 一 个 位 置, 从 而 可 以 利 用 空 间 中 的 距 离 来 衡 量 实 体 之 间 的 语 义 关 系 35
36 Representation Learning 基 本 思 想 :E1,E2, En 代 表 所 有 实 体,R1,R2, Rn 代 表 所 有 关 系, 故 可 以 使 用 如 下 三 维 矩 阵 ( 张 量 ) 表 示 知 识 图 谱 : 东 南 大 学
37 Representation Learning 华 谊 兄 弟 示 例 : 寰 亚 传 媒 头 实 体 关 系 尾 实 体 阿 里 影 业 投 资 光 线 传 媒 阿 里 影 业 投 资 文 化 中 国 光 线 传 媒 阿 里 影 业 投 资 华 谊 兄 弟 华 谊 兄 弟 合 作 寰 亚 传 媒 文 化 中 国 阿 里 影 业 华 谊 兄 弟 竞 争 光 线 传 媒 阿 里 影 业 文 化 中 国 寰 亚 传 媒 华 谊 兄 弟 阿 里 影 业 文 化 中 国 1 寰 亚 传 媒 华 谊 兄 弟 1 光 线 传 媒 1 阿 里 影 业 文 化 中 国 寰 亚 传 媒 华 谊 兄 弟 阿 里 影 业 文 化 中 国 寰 亚 传 媒 华 谊 兄 弟 光 线 传 媒 1 光 线 传 媒 光 线 传 媒 1 投 资 关 系 R1 竞 争 关 系 R2
38 Representation Learning 已 知 : 三 元 组 <h, r, t> e 2 h = 腾 讯 t = 寰 亚 传 媒 e 1 r r t h+r = t;r = 投 资 入 h 假 设 :e 2( 华 数 传 媒 ) e 1( 阿 里 巴 巴 ) r 新 三 元 组 <e 1, r, e 2 > 38
39 The generic relational learning task Node pair (s, t) Relation r input Relational Learning Algorithm output r(s, t) is true? Directed edge-labeled graph G e.g. PRA 39
40 G=(N,E, R) N: nodes (instances or concepts) E: edges R: edge types Note: r -1 : reverse of edge type r Path type : <r 1,r 2,,r n > e.g. <HasFather, Profession> 4
41 Profession(Charlotte Bonte, Writer)? Q: all path types starting from s and ending with t (with length of n) : weights obtained by training 41
42 Probability of a path type P: the probability of reaching target node t starting from source node s and following path Use dynamic programming procedure 42
43 Weight training (offline) r(s 1,t 1 ): true r(s 2,t 2 ): false r(s 3,t 3 ): true Directed edge-labeled graph G input Logistic regression model output weights 43
44 对 于 目 前 的 大 部 分 试 题 的 图 片, 现 有 的 单 一 的 空 间 推 理 模 型 (RCC CSD ICD) 不 足 以 表 达 足 够 的 空 间 关 系 如 图, 美 国 与 加 拿 大 之 间 既 存 在 拓 扑 关 系, 也 存 在 方 位 关 系 需 将 多 种 的 空 间 推 理 模 型 结 合, 得 到 新 的 空 间 关 系 表 示 和 推 理 模 型 新 的 模 型 的 表 示 推 理 能 力? 应 强 于 原 有 单 一 模 型, 但 仍 有 待 调 研 测 试 44
45 扩 展 表 示 方 法 引 入 距 离 模 型 其 他 空 间 模 型 ( 如 上 下 左 右 的 表 示 ) 扩 展 表 示 对 象 动 态 对 象 的 表 示 线 点 线 面 关 系 的 表 示 模 糊 对 象 的 表 示 45
46 推 理 机 输 出 地 理 知 识 库 与 题 目 相 关 输 入 抽 取 的 空 间 关 系 的 知 识 控 制 器 生 成 临 时 知 识 库 空 间 推 理 题 干 包 含 的 知 识 题 目 完 备 的 空 间 关 系 46
47 图 4 示 意 某 河 谷 断 面 经 历 的 一 次 洪 水 过 程, 该 河 谷 A. 岩 层 1 比 岩 层 2 形 成 年 代 早 B. 岩 层 2 比 岩 层 1 易 受 侵 蚀 C. 是 断 层 上 发 育 形 成 的 向 斜 谷 D. 呈 V 型, 适 宜 修 建 水 库 47
48 1 地 理 原 子 知 识 点 1.1 事 实 石 灰 岩 属 于 沉 积 岩 页 岩 属 于 沉 积 岩 1.2 规 则 沉 积 岩 越 往 下 形 成 年 代 越 早 同 层 沉 积 岩 形 成 年 代 相 一 致 2 图 片 标 记 结 果 岩 层 1 3 为 页 岩, 岩 层 2 为 石 灰 岩 岩 层 1 3 同 层, 岩 层 2 在 岩 层 3 上 方 3 48
49 1. 事 实 形 式 化 描 述 (1) subclassof( 页 岩, 沉 积 岩 ) (2) subclassof( 石 灰 岩, 沉 积 岩 ) 2. 图 片 标 记 形 式 化 描 述 (1) type( 岩 层 1, 页 岩 ) (2) type( 岩 层 3, 页 岩 ) (3) type( 岩 层 2, 石 灰 岩 ) (4) samelayer( 岩 层 1, 岩 层 3) (5) under( 岩 层 3, 岩 层 2) 49
50 3. 规 则 沉 积 岩 越 往 下 形 成 年 代 越 早 同 层 沉 积 岩 形 成 年 代 相 一 致 规 则 的 特 点 既 需 要 地 理 的 专 业 知 识, 又 需 要 考 虑 事 实 性 的 空 间 关 系 3. 规 则 形 式 化 描 述 规 则 1 If type(?a, 沉 积 岩 ) and type(?b, 沉 积 岩 ) and under(?a,?b) Then timeearlier(?a,?b) 规 则 2 If samelayer(?a,?b) Then timeequal(?a,?b) 5
51 subclassof( 页 岩, 沉 积 岩 ) subclassof( 石 灰 岩, 沉 积 岩 ) if type(?a, 沉 积 岩 ) and type(?b, 沉 积 岩 ) and under(?a,?b) Then timeearlier(?a,?b) If samelayer(?a,?b) 地 理 知 识 库 Then timeequal(?a,?b) 与 题 目 相 关 的 知 识 输 入 推 理 机 under( 岩 层 3, 岩 层 2) samelayer( 岩 层 1, 岩 层 3) 输 出 抽 取 的 空 间 关 系 timeearlier( 岩 层 3, 岩 层 2) timeequal( 岩 层 1, 岩 层 3) timeearlier( 岩 层 1, 岩 层 2) 控 制 器 生 成 临 时 知 识 库 空 间 推 理 题 干 包 含 的 知 识 type( 岩 层 1, 页 岩 ) type( 岩 层 2, 石 灰 岩 ) type( 岩 层 3, 页 岩 ) under( 岩 层 3, 岩 层 2) samelayer( 岩 层 1, 岩 层 3) 题 目 完 备 的 空 间 关 系 under( 岩 层 3, 岩 层 2) samelayer( 岩 层 1, 岩 层 3) under( 岩 层 1, 岩 层 2) 51
52 Knowledge graph need ontologies and rules to Infer implicit knowledge Check consistency of a knowledge base Query rewritting Deal with exception Recommendation Knowledge graph can be extended with geographical knowledge Need to consider geographical knowledge representation Need spatial reasoning Very few tools are available for spatial reasoning 52
53 Question? Acknowledgement: Zhizheng Zhang, Zhangquan Zhou, Zimian Wu 53
54 54
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