Neural LP 使用教程

Neural LP 使用教程

Neural-LP Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural-LP

1. 项目介绍

Neural LP 是一个开源项目，它实现了神经逻辑编程，用于知识库推理的可微分逻辑规则学习。该项目基于论文《Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning》而开发。主要目的是通过神经网络学习逻辑规则，以便更好地进行知识推理。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 2.7
• Numpy
• Tensorflow 1.0.1

下面是快速启动项目的步骤：

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/fanyangxyz/Neural-LP.git

# 切换到项目目录
cd Neural-LP

# 开始训练数据集，这里以家庭关系数据集为例
python src/main.py --datadir=datasets/family --exps_dir=exps/ --exp_name=demo

# 等待大约8分钟后，导航到 exps/demo/ 目录下，你可以找到一个名为 rules.txt 的文件，它包含了学习到的逻辑规则

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 知识库推理：在知识库中，使用学习到的逻辑规则进行推理，以发现新的关系或验证现有关系。

最佳实践

• 数据准备：确保数据集干净且格式正确，以便神经网络能够有效地学习逻辑规则。
• 模型调优：根据具体的应用场景，调整模型的参数，以达到最佳的推理效果。

4. 典型生态项目

目前，Neural LP 项目的主要生态项目包括：

• 数据集：提供了用于训练和测试的数据集，例如家庭关系数据集。
• 评估脚本：提供了一系列脚本，用于评估模型的推理效果。

通过上述教程，您可以快速上手 Neural LP 项目，并开始使用它进行知识库推理的相关研究或应用开发。

Neural-LP Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural-LP