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- 作者： 小象 发布时间：2024-01-13 18:21:37
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总的来说,基于本体推理的方法,作为演绎推理的一种,能够模拟人类的逻辑推理能力,具有非常高的可解释性,但是它仅支持预定义的本体公理上的推理,且高度依赖于本体频繁模式、本体约束的准确性.对规模庞大的知识库来说,一次性构建完善、准确的本体模式是不可能的,这会给推理结果造成很大的影响.此外,由于本体约束大多为一种抽象层面的约束,在推理的过程中,需要对概念进行实例化,对于实例数量很大的知识图谱来说,实例化的过程将会产生昂贵的计算代价[22].因此,本体推理难以扩展到实例数量很大的知识图谱.
摘要：本文根据2016年中央"一号文件"精神以及江西省高校人文社会科学研究项目立项要求,全方位立体式对宜春市省推进城镇化和城市规划建设研究进行了整个系统阐述、分析和研究,概念鲜明,数据准确,观点新颖,建议合理,举措得力,思想深邃.为宜春市乃至全省、全国各兄弟省市自治区正在搞城镇化和城市规划建设的同行提供了一条可以遵循借鉴的好思路.我们期待宜春市、江西省和全国城镇化和城市规划建设工作顺利完成!
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对于同一个任务/场景,可以应用不同的推理方法,除了推理任务本身的精准度之外,如何去衡量这些方法在可解释性上的优劣是亟需解决的一个问题.当前,解释方法的评估没有一个明确的指标,只能对解释方法进行定性分析,无法对同类型的研究工作进行严格的、确定性的分析与比较[34].针对事前可解释的推理模型而言,其评估挑战在于如何量化模型内在的解释能力;对于事后可解释的推理模型而言,首先需要明确要评估的指标,进而从指标入手,建立评估方法.
随着深度学习的发展,知识推理方法的模型结构越来越复杂,仅仅一个网络就可能包含几百个神经元、百万个参数.尽管这些推理模型在速度、稳定性、可移植性、准确性等诸多方面优于人类,但由于用户无法对这类模型里的参数、结构、特征产生直观理解,对于模型的决策过程和模型的推理依据知之甚少,对于模型的决策过程知之甚少,不知道它何时会出现错误,在风险敏感的领域中,用户仍然无法信任模型的预测结果.因此,为了建立用户和推理模型之间的信任,平衡模型准确率和可解释性之间的矛盾,可解释性知识推理在近几年的科研会议上成为关注热点.
不可否认,在利用图神经网络解决知识推理任务时,注意力机制发挥了巨大的作用,并可以在一定程度上对GNN进行解释,但是节点的1-hop邻居和2-hop邻居可能存在重叠,注意力机制会对同一节点学习到不同的权重,如何去做出正确的抉择是一个需要解决的问题.其次,注意力机制的计算通常会利用简单的神经网络进行计算,譬如前向神经网络,这使得注意力模型会增加模型整体的计算复杂度.
