知识嵌入的神经网络

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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。

核心思想

目标：将结构化知识（如知识图谱、规则、领域约束）融入神经网络，提升模型性能或可解释性。
常见方法：

  1. 知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）：将知识图谱中的实体和关系映射为低维向量。
  2. 规则注入（Rule Injection）：通过损失函数或网络结构，强制模型遵循逻辑规则。
  3. 图神经网络结合知识（GNNs with Knowledge）：利用图结构传递知识信息。

环境准备

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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

示例1：知识图谱嵌入

任务：将知识图谱中的实体和关系映射为向量，捕捉语义关联。
代码实现：（TransE算法）

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class TransE(nn.Module):
    def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim):
        super(TransE, self).__init__()
        self.entity_emb = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
        self.relation_emb = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
        # 初始化参数
        nn.init.xavier_uniform_(self.entity_emb.weight)
        nn.init.xavier_uniform_(self.relation_emb.weight)

    def forward(self, head, relation, tail):
        # 计算三元组得分：||h + r - t||
        h = self.entity_emb(head)
        r = self.relation_emb(relation)
        t = self.entity_emb(tail)
        score = torch.norm(h + r - t, p=2, dim=1)
        return score

# 示例数据：实体数=5，关系数=2，嵌入维度=10
model = TransE(num_entities=5, num_relations=2, embedding_dim=10)
head = torch.tensor([0, 1])     # 头实体ID
relation = torch.tensor([0, 1]) # 关系ID
tail = torch.tensor([1, 2])     # 尾实体ID

# 计算损失（对比正样本和负样本）
positive_score = model(head, relation, tail)
negative_tail = torch.tensor([3, 4])  # 随机采样负样本
negative_score = model(head, relation, negative_tail)

loss = torch.relu(positive_score - negative_score + 1.0).mean()
print("TransE Loss:", loss.item())

关键解释：

  • 实体和关系被编码为向量，通过h + r ≈ t的约束建模知识图谱中的三元组。
  • 损失函数鼓励正样本得分低于负样本，实现知识嵌入。

当然，现在对于知识图谱的嵌入，也有很多新方法，比如下图这篇论文 (ICLR23)就将知识图谱嵌入到了encoder里，再通过自注意力查询机制来进行优化

论文流程

示例2：规则注入（通过损失函数约束）

任务：在分类任务中强制模型遵循逻辑规则（如“如果A成立，则B必须成立”）。
代码实现：

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class RuleConstrainedModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(RuleConstrainedModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义规则损失函数（假设规则：若输出类0的概率高，则类1的概率必须低）
def rule_loss(outputs):
    prob_class0 = torch.sigmoid(outputs[:, 0])
    prob_class1 = torch.sigmoid(outputs[:, 1])
    # 规则约束：prob_class0 > 0.5时，prob_class1 < 0.3
    violation = torch.relu(prob_class0 - 0.5) * torch.relu(prob_class1 - 0.3)
    return violation.mean()

# 训练循环示例
model = RuleConstrainedModel(input_dim=10, hidden_dim=20, output_dim=2)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    inputs = torch.randn(32, 10)  # 模拟输入数据
    labels = torch.randint(0, 2, (32,))  # 模拟标签
    outputs = model(inputs)
    
    # 标准交叉熵损失
    ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
    # 规则损失
    r_loss = rule_loss(outputs)
    # 总损失
    total_loss = ce_loss + 0.5 * r_loss
    
    optimizer.zero_grad()
    total_loss.backward()
    optimizer.step()

关键解释：

  • 通过自定义的rule_loss将领域规则融入训练目标。
  • 模型在优化过程中同时拟合数据和满足规则。

示例3：图神经网络结合知识（GCN整合知识图谱）

任务：在图卷积网络（GCN）中整合知识图谱的邻接矩阵。
代码实现（使用PyTorch Geometric）：

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# 安装库：pip install torch_geometric
import torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv

class KnowledgeGCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, hidden_dim, num_classes):
        super(KnowledgeGCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, num_classes)
    
    def forward(self, x, edge_index):
        # edge_index为知识图谱中的连接关系（如实体-关系-实体）
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = torch.relu(x)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

# 示例数据（Cora数据集）
from torch_geometric.datasets import Planetoid
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
data = dataset[0]  # 包含x（节点特征）, edge_index（邻接关系）, y（标签）

model = KnowledgeGCN(num_features=dataset.num_features, hidden_dim=16, num_classes=dataset.num_classes)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}")

关键解释：

  • 知识图谱的拓扑结构通过edge_index传递到GCN中。
  • 节点特征和知识图谱的邻接关系共同影响节点表示学习。

知识嵌入的核心技术总结

方法 适用场景 优点 缺点
知识图谱嵌入 关系推理、推荐系统 显式建模实体关系 对复杂关系建模能力有限
规则注入 强领域约束任务（如医疗、法律） 确保模型行为符合先验知识 规则设计依赖专家经验
图神经网络 图结构数据（社交网络、分子） 自然融合图结构知识 计算复杂度高，需图数据支持

进一步探索方向

  1. 动态知识嵌入：根据输入动态选择相关知识（如注意力机制）。
  2. 多模态知识融合：结合文本、图像、图谱等多源知识。
  3. 可解释性分析：通过嵌入的知识反向生成解释（如激活可视化）。

希望本教程能帮助你直观理解知识嵌入的核心思想！