面向开放式信息抽取系统的知识推理验证

开放式信息抽取系统是从Web等非结构化文本中挖掘知识的主要途径,但其抽取结果往往存在大量噪声,对知识发现以及知识库构建产生较大影响。提出一种基于概率软逻辑模型的知识推理验证方法,该方法首先使用一阶逻辑语言对知识抽取结果进行转化和推理,并且在推理过程中引入本体规则进行约束,在此基础上,建立推理规则的自动学习机制,解除传统规则推理对于实体解析规则的依赖,进而实现对知识的自动推理和验证。经实验对比验证,该方法具有更优的算法性能,实现了规则的自动学习,提高了知识推理效率,对验证知识的语义规范性和正确性有积极作用。