2攻坚-判断推理3谢笑（讲义笔记）（2021文职招考系统班：2期）.pdf

2攻坚-判断推理3赵睿（讲义+笔记）.pdf

2攻坚-数学推理尹燕（讲义+笔记）.pdf

2论攻坚-数字推理+尹燕+（讲义+笔记）（2021文职招考系统班：1期）.pdf

程序是本人中毕业论文时的一个测试代码，应用Intel公司的PNL库中的示例修改的，在VS.NET2003中编译通过，希望给大家提供一个参考。 有疑问可以在我的bolg上留言 http://blog.csdn.net/guyuan1983 原因讨论

系统学习第一章-判断推理.pdf

今年CNCC（CNCC 2019）上的“认知图谱与推理”论坛由清华大学唐杰教授申办，太多的干货、给力的专家，不考虑再多说什么，请直接下载。

转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663476289865728。 摘要：利用可解释推理机制对知识图谱进行推断是一个非常重要的问题，已受到广泛关注。本报告提出一种新型的知识图谱学习框架 CognitiveGraph, 该框架建立在认知科学dual process 理 论基础上，通过协调内涵抽取模块和外延推理模块迭代构建认知图谱，并且给出了一种可解释推理路径。CognitiveGraph 框架的实现基于 BERT 和图神经网络 GNN, 能够有效的处理超大规模节点网络，已经成功应用于许多领域，包括基于推理的问答系统 ( HotpotQA ) ，表现出相对现有方法最好的性能。

关于不确定性推理应用场合的调查报告，在朴素贝叶斯算法与文本检测分类的应用 、理在证据推理与系统决策的应用 、在电气设备抗震性能的应用

TranE是一篇Bordes等人2013年发表在NIPS上的文章提出的算法。它的提出，是为了解决多关系数据（multi-relational data）的处理问题。我们现在有很多很多的知识库数据knowledge bases (KBs)，比如Freebase、 Google Knowledge Graph 、 GeneOntology等等。 TransE的直观含义，就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示，将每个三元组实例（head，relation，tail）中的关系relation看做从实体head到实体tail的翻译（其实我一直很纳闷为什么叫做translating，其实就是向量相加），通过不断调整h、r和t（head、relation和tail的向量），使（h + r） 尽可能与 t 相等，即 h + r = t。 以前有很多种训练三元组的方法，但是参数过多，以至于模型过于复杂难以理解（作者表达的意思就是，我们的工作效果和你们一样，但我们的简单易扩展）。（ps：作者以前也做过类似的工作，叫做Structured Embeddings，简称SE，只是将实体转为向量，关系是一个矩阵，利用矩阵的不可逆性反映关系的不可逆性。距离表达公式是1-norm）。