Neural-Symbolic Reasoning over Knowledge Graphs: A Survey from a Query Perspective
作者: Lihui Liu, Zihao Wang, Hanghang Tong
分类: cs.AI
发布日期: 2024-11-30
💡 一句话要点
综述：基于查询视角的知识图谱神经符号推理研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 知识图谱推理 神经符号推理 查询类型 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有符号推理方法在处理知识图谱中不完整和噪声数据时存在局限性，影响推理的准确性和可靠性。
- 神经符号AI融合了深度学习的鲁棒性和符号推理的精确性，旨在构建可解释、通用且能有效弥合符号与神经方法差距的AI系统。
- 大型语言模型为知识图谱推理带来了新的机遇，能够以前所未有的方式提取和整合知识，推动知识图谱推理的进步。
📝 摘要（中文）
知识图谱推理在数据挖掘、人工智能、Web和社会科学等领域至关重要。知识图谱作为人类知识的综合存储库，促进了新信息的推理。传统的符号推理虽然有其优势，但在处理知识图谱中不完整和噪声数据时面临挑战。神经符号AI的兴起标志着一个重大进步，它将深度学习的鲁棒性与符号推理的精确性相结合，旨在开发高度可解释、可解释且通用的AI系统，有效弥合符号方法和神经方法之间的差距。此外，大型语言模型（LLM）的出现为知识图谱推理开辟了新的前沿，以前所未有的方式实现知识的提取和综合。本综述全面回顾了知识图谱推理，重点关注各种查询类型和神经符号推理的分类，并探讨了知识图谱推理与大型语言模型的创新集成，突出了突破性进展的潜力。本综述旨在为数据挖掘、人工智能、Web和社会科学等多个领域的研究人员和从业人员提供支持，帮助他们详细了解知识图谱推理的现状和未来发展方向。
🔬 方法详解
问题定义：知识图谱推理旨在根据已知的知识图谱中的事实推断新的事实或关系。现有的符号推理方法在处理大规模、不完整和噪声的知识图谱时面临挑战，例如推理规则难以定义、推理过程易出错等。传统的神经方法虽然可以学习知识图谱的表示，但缺乏可解释性，难以进行精确的推理。
核心思路：神经符号推理的核心思路是将符号推理的精确性和可解释性与神经方法的学习能力相结合，从而克服传统方法的局限性。通过将知识图谱的结构化信息与神经模型的学习能力相结合，可以实现更准确、更鲁棒和更可解释的知识图谱推理。
技术框架：该综述主要从查询类型的角度对神经符号推理方法进行分类和分析。常见的查询类型包括单跳查询、多跳查询、存在性查询等。针对不同的查询类型，研究人员提出了不同的神经符号推理模型。这些模型通常包含以下几个主要模块：知识图谱嵌入模块、查询表示模块、推理模块和答案预测模块。知识图谱嵌入模块用于学习知识图谱中实体和关系的表示；查询表示模块用于将查询转化为向量表示；推理模块用于根据知识图谱的表示和查询的表示进行推理；答案预测模块用于预测查询的答案。
关键创新：神经符号推理的关键创新在于将符号推理和神经方法有机地结合起来。与传统的符号推理方法相比，神经符号推理方法可以更好地处理不完整和噪声的知识图谱，并具有更强的泛化能力。与传统的神经方法相比，神经符号推理方法具有更好的可解释性，可以提供推理路径和证据。
关键设计：不同的神经符号推理模型在关键设计上有所不同。例如，一些模型采用基于规则的推理方法，将知识图谱中的规则嵌入到神经模型中；另一些模型采用基于路径的推理方法，通过学习知识图谱中的路径来进行推理。此外，损失函数的设计也至关重要，常用的损失函数包括交叉熵损失、margin ranking loss等。网络结构的设计也需要根据具体的任务进行调整，例如可以使用图神经网络、循环神经网络等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了知识图谱推理领域的研究进展，重点关注神经符号推理方法。通过对不同查询类型和神经符号推理模型的分类和分析，为研究人员提供了一个清晰的知识图谱推理研究框架。此外，该综述还探讨了知识图谱推理与大型语言模型的集成，为未来的研究方向提供了新的思路。
🎯 应用场景
知识图谱推理在多个领域具有广泛的应用前景，包括智能问答、推荐系统、信息检索、医学诊断等。通过知识图谱推理，可以从海量数据中提取有用的信息，并为用户提供更准确、更智能的服务。未来，随着知识图谱的不断完善和神经符号推理技术的不断发展，知识图谱推理将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Knowledge graph reasoning is pivotal in various domains such as data mining, artificial intelligence, the Web, and social sciences. These knowledge graphs function as comprehensive repositories of human knowledge, facilitating the inference of new information. Traditional symbolic reasoning, despite its strengths, struggles with the challenges posed by incomplete and noisy data within these graphs. In contrast, the rise of Neural Symbolic AI marks a significant advancement, merging the robustness of deep learning with the precision of symbolic reasoning. This integration aims to develop AI systems that are not only highly interpretable and explainable but also versatile, effectively bridging the gap between symbolic and neural methodologies. Additionally, the advent of large language models (LLMs) has opened new frontiers in knowledge graph reasoning, enabling the extraction and synthesis of knowledge in unprecedented ways. This survey offers a thorough review of knowledge graph reasoning, focusing on various query types and the classification of neural symbolic reasoning. Furthermore, it explores the innovative integration of knowledge graph reasoning with large language models, highlighting the potential for groundbreaking advancements. This comprehensive overview is designed to support researchers and practitioners across multiple fields, including data mining, AI, the Web, and social sciences, by providing a detailed understanding of the current landscape and future directions in knowledge graph reasoning.