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笔者在最开始学习知识+AI时感到有些困惑，因为直观来看，基于知识or外部规则的约束，似乎应该是确定性的，类似if-else那种判断的约束。因此，把一个规则or知识图谱表示进机器学习模型里好像有些“画蛇添足”。

但经过一段时间的学习后笔者明白了这一领域的具体思想，所谓知识嵌入的神经网络，即学习一个知识的表示，通过模型训练优化这个表示，最终达到将知识“融入”模型的效果。这一过程是比较“软性”的，哪怕是下面提到的规则注入，也是一种类似正则化项的软约束。

因此，这篇文章中笔者总结了几种常见的知识嵌入方法，对每种方法，直接给出一个简单的示例代码小例子，从而帮助理解这一方法和具体的实现。

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记录平时科研过程中不懂的地方和AI给出的回答，方便以后查阅。

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笔者最近对AI agent相关内容较感兴趣，因此对Transformer库进行了简单的了解。

Hugging Face Transformers 库的模块设计非常结构化，不同子类负责不同功能。

以下是核心模块的作用和典型应用场景的详细说明：（注：内容来自AI生成+个人修改）

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