12、提升数据链接与常识推理能力的技术探索

提升数据链接与常识推理能力的技术探索

在数据处理和人工智能领域，数据链接的描述与管理以及模型的常识推理能力都是重要的研究方向。下面将分别介绍数据链接相关的VoID+扩展以及通过注入知识提升BERT模型常识推理能力的方法。

数据链接的描述与VoID+扩展

在数据链接的描述方面，传统的owl限制不太适合用于分区描述。分区旨在限制或选择数据库中三元组的子集，而owl限制是应用于实例（个体），在实例符合限制时可能会产生新的三元组。相比之下，sparql - construct语法可以基于模式（限制）准确地选择或描述一组感兴趣的三元组。因此，VoID+可以进行调整以包含sparql - construct语法。

在链接注释的词汇和粒度方面存在一个挑战，即需要多少细节或何种粒度。在链接发现过程中，通常会使用多种度量来进行资源描述比较。为了明确哪些链接是由特定方法产生的，需要为每个链接注释其发现所使用的特定度量。一种较为极端的做法是将链接集限制为仅使用单一方法，但这会带来效率问题，因为同时应用多种方法的链接集可以在时间和空间复杂度上进行优化。

现有的本体在处理互联数据集的再现、理解和评估以实现可靠重用时面临挑战，因为其提供的概念和语义无法满足这些需求。基于能力问题所展示的重要见解以及现有工作在通用性、分区歧义、语义限制和概念有限等方面的局限性，提出了VoID+，它是VoID的扩展，能让创建者、提供者和用户为链接提供足够的信息，以可靠地支持基于上下文的数据集成重用。

为了测试VoID+，采取了以下操作：
1. 展示了能够回答能力问题的通用查询。
2. 介绍了Lenticular Lens工具，该工具用于链接发现，被Golden Agen