人工智能+专家系统+推理机设计-第七章 专家系统

人工智能+专家系统+推理机设计-第三章 知识表示

人工智能+专家系统+推理机设计-第八章 机器学习

人工智能+专家系统+推理机设计-第四章 经典逻辑推理

Jena中的推理引擎和RACER都是针对具体本体语言的推理机，针对性强，效率高。

针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用，分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先，从知识图谱的定义与发展历程出发，介绍了知识图谱的分类和架构；其次，对现有的知识表示与存储方式进行了阐述；然后，基于知识图谱的构建流程，分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节，分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外，以异构超图引出知识超图的研究进展，并提出三层架构的知识超图，从而更好地表示和提取超关系特征，实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后，总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。

MedNLI-临床文本中的自然语言推理 信息 该存储库包含用于完全重现本文中的实验的代码。 因此，它具有相当多的依赖关系，并且安装起来并不容易。 如果您只想使用带有预训练模型的简单现成的基准，请查看我们的基准存储库： : 安装 克隆此仓库： git clone ... 安装NumPy： pip install numpy==1.13.3 安装PyTorch v0.2.0： pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl （请参阅以获取详细信息） 安装要求： pip install -r requirements.txt 安装MetaMap： ：//metamap.nlm.nih.gov/Installation.shtml 确

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