1樓：漆桂林
簡單的本體推理（DL-Lite）對於知識圖譜還是由於的，舉個例子，http://
Zhishi.me
中加入一些disjointness宣告後可以發現很多不一致，即某個entity同屬於兩個不相交的concept，見：
Yanfang Ma, Huan Gao, Tianxing Wu, Guilin Qi:
CSWS 2014: 29-41
另外，關係的functionality宣告也可以用於檢測不一致。
通過subclass, domain, range，可以對知識圖譜做補全。用關聯規則挖掘就可以做出來了，見AMIE的工作。我們正在做這方面的研究，很快可以發布乙個系統。
當然，要做到一般的規則的學習還是很難的。
2樓：亞當
個人有同感.在開始學語義網的時候,它的推理功能的確驚豔.但其推理效能過慢和推理結果未必是匹配需求,的確給人的學習熱情澆了冷水.
經過摸索,個人覺得語義網適合於知識圖譜的描述和管理,可以用上推理機對知識本身進行一定的完整性約束.至於知識的發揮作用,我期待是在專家系統和推薦系統上用到.在專家系統中可以用上一定的規則,為了效能更多的是模糊和近似上的處理.
以上是純屬個人觀點,求大神斧正.
3樓：鮑捷
推理規則一般都是人寫的。
之所以有知識圖譜，就是對推理的反動。在2001-2023年之間，語義網的研究特別強調推理。但是推理的成本很高，所以在工業界的實踐中，逐漸就把推理廢棄了。
大部分的推理任務，是可以轉化為圖上的查詢的。所以在實操中，不必要引入一套複雜的推理機機制。推理機是很強大，但是大多數工程師掌握不了。
所以SPARQL rules或者neo4j的查詢也就夠用了。
一階邏輯系統在實戰中也比較難以駕馭，通常會用描述邏輯或者邏輯程式設計logic programming。基於過程語義的規則系統比較實用，如 RIF PRD。
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