基于逻辑规则的图谱推理

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导读： 近年来，知识图谱在众多行业场景被大量应用，例如推荐、医疗。为了构造尽可能完备的图谱，知识图谱的推理工作也成为学术届和工业界的一个重要研究课题。来自Mila人工智能实验室的瞿锰博士，给大家分享了他们在图谱推理任务方向的一个研究：基于逻辑规则的图谱推理（RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs），研究结果显示RNNLogic可以很好地兼顾图谱推理任务的模型效果和可解释性的问题。

本文将围绕以下几点展开：

• 图谱和图谱推理介绍
• 常见方法和优缺点
• 逻辑规则学习方法 RNNLogic
• 工作展望

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01 图谱和图谱推理介绍

知识图谱可以看作是我们真实世界中的一些事实的集合，每一条事实可以表示成（h,r,t）或者r(h,t)的形式。比如说我们知道比尔盖茨是微软公司的创始人，我们就可以得到一个（Bill Gates, co-founder of, Microsoft）的3元组组成的事实。在实际生活当中，有众多知识图谱，总结了各个领域的相关知识。

这些知识图谱在很多应用中发挥着重要作用。比如推荐系统中，知识图谱可以帮助我们更好地挖掘用户的兴趣；还有药物再利用方面，对于药物的属性、疾病的属性以及药物和疾病之间关系的已有信息，可以帮助我们去发现新的药物和疾病间的联系，从而更好地去对抗疾病。

不过在实际应用过程中存在的一个问题，图谱信息是不完全的，而补全图谱的人工成本又是非常巨大的，尤其是像是一些医药、金融等一些特定的领域。如果还要考虑知识的动态更新的话，就更加大了图谱补全的难度。

也正是这些问题促成了关系预测这个任务（用来补全图谱），在知识图谱里，关系预测也被称作知识图谱推理。图谱推理的任务就是给定已有图谱，去推理出图谱中的一些缺失的边。比如上图，我们希望能推出红色的边（詹姆斯出生在巴黎）。

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02 常见方法和优缺点</