上下文感知知识推理

1/1上下文感知知识推理第一部分语境表示的构建与表征 2第二部分上下文信息的获取与融合 5第三部分知识图譜的融合与利用 8第四部分知识推理的规则与算法 10第五部分概率推理与不确定性处理 13第六部分融合推理与矛盾解决 16第七部分知识更新与动态推理 18第八部分评测方法与应用场景 21

第一部分语境表示的构建与表征关键词关键要点语境表示的构建方法

1.基于嵌入的构建：利用预训练的语言模型，将文本表示为嵌入向量，从而捕获语境中的词义和句法信息。

2.基于图的构建：将语境文本中的实体、关系和事件表示为图结构，通过图神经网络进行推理和表示学习。

3.基于注意力机制的构建：使用注意力机制对语境信息进行加权，提取出与当前推理任务相关的关键信息，生成语境表示。

语境表示的表征形式

1.向量表示：将语境表示为高维向量，通常使用深度神经网络进行提取，表达语境中丰富的语义和语法信息。

2.图结构表示：使用图结构来表示语境中实体之间的关系和交互，便于推理复杂语境信息和提取关系模式。

3.基于概率的表示：将语境表示为概率分布或条件概率，能够表达语境的不确定性和多样性，提高推理的鲁棒性。语境表示的构建与表征

1.语境表示的类型

语境表示可以分为显式语境表示和隐式语境表示。显式语境表示直接从文本中提取，例如关键词、主题词、共现矩阵等；隐式语境表示通过神经网络或其他机器学习模型从文本中学习获得，例如词嵌入、句嵌入、文档嵌入等。

2.显式语境表示的构建

（1）关键词提取

关键词提取是识别文本中最能代表其含义的单词或短语。常用的关键词提取方法包括TF-IDF、文本秩、互信息等。

（2）主题词提取

主题词提取是识别文本中反映其主要思想或主题的单词或短语。常用的主题词提取方法包括LDA、LSA、文本聚类等。

（3）共现矩阵构建

共现矩阵记录文本中单词或短语之间的共现关系。常用的共现矩阵构建方法包括词共现矩阵、词-文档共现矩阵等。

3.隐式语境表示的表征

（1）词嵌入

词嵌入将单词映射到低维向量空间中，捕捉其语义和句法信息。常用的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe、ELMo等。

（2）句嵌入

句嵌入将句子映射到低维向量空间中，捕捉其语义和结构信息。常用的句嵌入模型包括AvgPooling、MaxPooling、LSTM等。

（3）文档嵌入

文档嵌入将文档映射到低维向量空间中，捕捉其整体语义信息。常用的文档嵌入模型包括Doc2Vec、ParagraphVector、Transformer等。

4.语境表示的评估

语境表示的评估方法包括：

（1）内在评估

计算语境表示与人工标注或其他已知语料之间的相似度或相关性。

（2）外在评估

將语境表示应用于下游自然语言处理任务，如文本分类、问答系统、机器翻译等，並評估任务績效。

5.语境表示的应用

语境表示在自然语言处理中具有广泛的应用，包括：

（1）文本分类

利用语境表示学习文本的语义特征，从而对文本进行分类。

（2）问答系统

利用语境表示理解问题和文本，从文本中抽取答案。

（3）机器翻译

利用语境表示学习不同语言之间的语义对应关系，实现机器翻译。

（4）对话生成

利用语境表示理解对话背景和意图，生成上下文一致的回复。

6.挑战与展望

语境表示的构建与表征仍面临一些挑战，包括：

（1）上下文依赖性

语境表示受文本上下文的影响，不同上下文中同一个单词或短语的语义可能不同。

（2）语义歧义

有些单词或短语具有多个语义，如何有效消除语义歧义是语境表示面临的难题。

（3）大规模处理

随着文本数据量的不断增长，如何高效地构建和表征大规模语境表示成为一个亟待解决的问题。

针对这些挑战，未来的研究方向包括：

（1）上下文建模

探索更有效的方法来建模文本上下文，减少上下文依赖性对语境表示的影响。

（2）语义消歧

开发新的技术来解决语义歧义问题，增强语境表示的语义准确性和可靠性。

（3）大规模语境表示

研究在超大规模文本数据集上构建和表征语境表示的有效方法和技术。第二部分上下文信息的获取与融合关键词关键要点上下文信息的抽取

1.利用文本相似性度量和语义匹配技术从上下文中提取相关文本片段。

2.采用基于语言模型的技术，如BERT和GPT，对文本进行特征抽取，捕捉文本中深层语义信息。

3.运用图网络和关系抽取技术，识别文本中的实体和关系，构建知识图谱，反映上下文的结构化信息。

上下文信息的表示

1.使用词嵌入和句嵌入技术，将文本表示为低维稠密向量，保留语义信息。

2.采用图嵌入技术，将知识图谱中的节点和边嵌入到低维空间中，方便知识信息的查询和推理。

3.利用多模态表示技术，将文本、图像、视频等多源异构数据进行统一表示，提高信息融合的有效性。

上下文信息的融合

1.基于注意力机制，根据上下文中不同元素的重要性，对提取的上下文信息进行加权融合。

2.采用概率论和贝叶斯推理方法，结合不同上下文信息来源的可靠性，对信息进行置信度评估和融合。

3.利用深度学习模型，通过训练学习到不同上下文信息之间的相关性和互补性，从而实现融合的优化。上下文信息的获取

上下文信息的获取是上下文感知知识推理的关键步骤。它涉及从各种来源收集相关信息，包括：

*文本数据：来自新闻文章、百科全书、社交媒体和用户生成内容等文本资源。

*结构化数据：来自数据库和其他结构化来源的信息，如电子表格、知识图谱和本体。

*传感器数据：来自各种传感器收集的环境和用户行为信息，如传感器、定位数据和互动记录。

*知识库：包含特定领域或主题的预定义知识，如词典、本体和规则库。

文本数据获取

文本数据可以通过网络抓取、文本挖掘和自然语言处理（NLP）技术进行获取。网络抓取涉及从互联网上自动收集数据，而文本挖掘技术用于从中提取信息。NLP算法可用于分析文本内容，识别实体、关系和概念。

结构化数据获取

结构化数据可以通过数据库查询、API请求和数据集成工具进行获取。数据库查询允许从关系数据库中检索特定数据，而API请求可用于从特定服务或应用程序中获取数据。数据集成工具用于连接和整合来自不同来源的数据。

传感器数据获取

传感器数据可以通过传感器接口、物联网(IoT)设备和应用程序进行获取。传感器接口允许读取传感器数据，而IoT设备和应用程序提供与传感器连接并收集数据的机制。

知识库获取

知识库可以通过访问公共知识库、购买商业知识库或利用自然语言理解（NLU）算法从非结构化数据中提取知识来获取。公共知识库，如维基百科和WordNet，提供免费和开放的知识。商业知识库提供更全面的知识集，但需要付费订阅。NLU算法可用于从文本数据中识别和提取实体、关系和概念。

上下文信息的融合

获取上下文信息后，需要对其进行融合，以便为知识推理过程提供全面和一致的视图。上下文信息的融合涉及以下步骤：

信息对齐：将来自不同来源的信息对齐到共同的基础上，例如共享本体或时间戳。

冲突解决：识别和解决来自不同来源的冲突信息，例如时间戳不一致或事实矛盾。

去重：删除重复或冗余的信息，以提高推理效率。

知识图谱构建：创建表示相关实体、关系和概念的知识图谱。知识图谱将上下文信息组织成一个连贯且可解释的结构。

上下文信息的融合可以采用各种方法，包括规则推理、统计推理和机器学习算法。选择特定方法取决于上下文信息的性质和推理任务的要求。

融合后的上下文信息

融合后的上下文信息是一个丰富且全面的知识源，包含了对推理过程至关重要的相关实体、关系和概念。它为知识推理提供了一个坚实的基础，使系统能够做出更准确和明智的推理。第三部分知识图譜的融合与利用关键词关键要点主题名称：知识图谱融合方法

1.实体对齐与融合：通过实体识别和匹配技术，将不同知识图谱中的同义实体对齐和融合，建立统一的实体视图。

2.模式对齐与融合：分析知识图谱的模式（如关系类型、属性类型），发现模式之间的相似性和互补性，从而融合形成更加全面的知识模式。

3.推理与补全：利用推理规则和外部数据源，将现有知识图谱中的知识进行推断补全，提高知识图谱的覆盖率和准确性。

主题名称：知识图谱利用技术

知识图谱的融合与利用

知识图谱是一种结构化知识表示形式，以图形方式组织和表示事物及其相互关系。在上下文感知知识推理中，知识图谱融合与利用至关重要，因为它提供了丰富且语义一致的知识背景。

知识图谱融合

知识图谱融合是指将来自不同来源的知识图谱整合为一个统一且一致的视图。融合过程涉及以下步骤：

*实体对齐：识别和链接来自不同知识图谱的相同实体。

*关系对齐：建立不同知识图谱中关系之间的对应关系。

*图融合：将对齐的实体和关系合并为一个综合图谱。

知识图谱融合的好处

知识图谱融合的好处包括：

*覆盖面的扩大：通过整合多个来源，融合后的知识图谱包含更全面的知识。

*一致性的提高：融合过程有助于解决不同知识图谱之间的语义异质性，确保知识的一致性。

*冗余的减少：融合可以消除重复的实体和关系，提高知识库的简洁性。

知识图谱利用

融合的知识图谱可用于支持各种上下文感知知识推理任务，包括：

*知识查询：知识图谱提供了一个丰富的知识库，用于回答事实性问题和发现知识联系。

*关系推理：知识图谱中的关系有助于推导出隐式关系和发现新知识。

*实体链接：知识图谱中的实体可以用来链接非结构化文本中的实体，提高信息检索的准确性。

*语义相似性计算：知识图谱中的语义路径可用于计算实体或关系之间的语义相似性。

*复杂事件检测：知识图谱中的事件链可以用来识别和检测复杂事件。

知识图谱融合与利用的挑战

知识图谱融合与利用面临以下挑战：

*异质性：不同知识图谱的模式、格式和语义可能存在差异。

*噪声：知识图谱可能包含不准确或不完整的信息。

*可扩展性：融合和利用大型知识图谱需要高效的算法和基础设施。

知识图谱融合与利用的趋势

知识图谱融合与利用领域的新兴趋势包括：

*知识图谱融合技术的发展：不断开发新的算法和技术来提高融合的准确性和效率。

*跨模态知识融合：探索将来自不同模式（如文本、图像和视频）的知识整合到知识图谱中。

*实时知识图谱：研究方法以创建和维护动态更新的知识图谱，反映世界的实时变化。

*知识图谱互操作性：制定标准和协议，促进不同知识图谱之间的互操作性和可重用性。

总之，知识图谱的融合与利用在上下文感知知识推理中发挥着至关重要的作用。通过整合来自不同来源的知识并利用其丰富的语义结构，知识图谱可以增强推理能力，支持广泛的应用程序。随着融合和利用技术的发展，知识图谱有望成为推动人工智能和认知计算发展的重要驱动力。第四部分知识推理的规则与算法知识推理的规则与算法

一、演绎规则

演绎推理是一种从已知前提中导出新知识的过程，其规则基于经典逻辑。常用的演绎规则包括：

*三段论：由两个前提推导出一个结论。例如：

*大前提：所有人都必死。

*小前提：苏格拉底是人。

*结论：因此，苏格拉底必死。

*假言三段论：由一个假言前提和一个蕴涵前提推导出一个结论。例如：

*前提1：如果下雨，地面就会湿。

*前提2：地面湿了。

*结论：因此，下雨了。

*归谬法：通过反驳否定命题来证明命题成立。例如：

*P：地球是平的。

*反驳：假设P成立，则船只驶向地平线时会逐渐消失，但观察到的现象并非如此。

*因此，P不成立（地球不是平的）。

二、归纳规则

归纳推理是从观察到的特定实例中概括出一般结论的过程，其规则基于概率论和统计学。常见的归纳规则包括：

*枚举归纳：基于对所有已知实例的观察来做出一般化。例如：

*观察100只天鹅都是白色的。

*结论：所有天鹅都是白色的。

*统计归纳：基于对部分已知实例的概率采样做出一般化。例如：

*对1000名选民进行抽样调查，其中60%支持某候选人。

*结论：该候选人在整个选民中很可能得到60%的支持率。

*类比归纳：基于两个相似实体之间的类比来做出一般化。例如：

*人类和猴子都具有智力。

*结论：大猩猩可能也具有智力。

三、非单调推理

非单调推理允许推理结果随着新信息的获得而更新或撤销。常用的非单调推理规则包括：

*默认推理：在没有相反证据的情况下假设某个命题成立。例如：

*通常情况下，鸟会飞。

*默认情况下，如果没有明确说明，假设这只鸟会飞。

*反驳推理：当获得与默认推理相矛盾的证据时，撤销默认推理的结论。例如：

*如果我们观察到这只鸟不会飞。

*反驳推理：撤销这只鸟会飞的结论。

*循环推理：当推理步骤形成循环时，推论无效。例如：

*如果Bob比Alice高。

*如果Alice比Charlie高。

*那么，Charlie比Bob高（无效）。

四、算法

实现知识推理的算法有各种类型，包括：

*逻辑程序推理：使用逻辑编程语言（如Prolog）表达和推理知识。

*概率推理：使用贝叶斯网络或马尔可夫网络表示和推理不确定性知识。

*类比推理：使用相似性度量和语义网络进行类比推理。

*非单调推理：使用默认逻辑、反驳推理或循环推理来处理不一致的知识。

五、应用

知识推理的规则和算法广泛应用于各种领域，包括：

*自然语言理解

*机器学习

*知识管理

*医学诊断

*金融预测第五部分概率推理与不确定性处理关键词关键要点【概率推理】

1.贝叶斯网络：一种表示概率依赖关系的有向无环图，可用于推理未知事件的概率。

2.概率论证推理：使用贝叶斯网络或其他概率模型来评估证据和假设的可信度。

3.概率推理中的不确定性管理：考虑证据不充分或不确定性，以对推断进行加权。

【不确定性处理】

概率推理与不确定性处理

概率推理和不确定性处理是上下文感知知识推理中不可或缺的组成部分，它们允许模型对知识的不确定性进行建模和推理，从而做出更鲁棒和可靠的预测。

概率推理

概率推理基于概率论原理，利用贝叶斯定理等数学工具来量化知识的不确定性。它可以根据已知证据估计不同事件或命题的概率，从而为决策和预测提供定量基础。

概率推理方法：

*贝叶斯推理：使用贝叶斯定理更新先验概率，以获得基于观测证据的后验概率。

*蒙特卡罗方法：通过对随机抽样的结果进行统计，近似计算概率分布。

*粒子滤波：一种递归贝叶斯推理方法，用于跟踪动态系统的状态。

不确定性处理

除了概率推理之外，上下文感知知识推理还涉及不确定性的建模和处理，包括：

不确定性来源：

*数据不确定性：数据中的缺失值、噪声和错误。

*知识不确定性：知识不完整、不准确或模糊。

*推理不确定性：推理过程中的近似和假设导致的误差。

不确定性处理方法：

*不确定性量化：使用概率分布、模糊集合或其他形式来量化不确定性。

*鲁棒推理：设计对不确定性不敏感或能从不确定性中获益的推理算法。

*证据组合：整合来自不同来源的证据，以提高推理的可靠性。

概率推理与不确定性处理的应用

概率推理和不确定性处理在上下文感知知识推理的诸多应用中至关重要，包括：

*自然语言处理：概率推理用于处理文本中的不确定性，例如词义模糊和命名实体识别。

*计算机视觉：不确定性处理有助于解决图像或视频中的噪声、模糊和遮挡问题。

*决策支持：概率推理和不确定性处理可以为复杂的决策提供定量的基础，考虑不确定性因素的影响。

*推荐系统：不确定性处理可以帮助预测用户偏好和推荐相关物品。

*医疗诊断：概率推理用于根据症状和体征推断疾病的可能性。

结论

概率推理和不确定性处理是上下文感知知识推理的关键技术。它们提供了一种量化和处理知识不确定性的系统方法，从而提高推理的鲁棒性和可靠性。通过整合这些技术，上下文感知知识推理模型能够在不确定和动态的环境中有效地利用知识，进行准确的预测和推理。第六部分融合推理与矛盾解决关键词关键要点【融合推理与矛盾解决】：

1.将推理任务视为一步步的矛盾解决过程，在推理过程中逐步识别和解决矛盾。

2.借鉴认知科学中关于人类推理的理论，将推理过程分解为多个认知子任务，如证据检索、假设生成和验证。

3.采用多轮对话式的推理交互模式，用户可以对推理结果进行质疑和反馈，从而引导推理过程并解决矛盾。

【上下文感知】：

融合推理与矛盾解决

上下文感知知识推理的目标是在复杂且模棱两可的领域中执行推理，其中知识通常是分散且不完整的。为了解决这些挑战，提出了一种融合推理与矛盾解决的框架。

矛盾解决

矛盾解决是推理过程中至关重要的一个方面，因为现实世界中的知识往往是不一致的。在融合推理框架中，采用了一种基于约束满足问题的矛盾解决方法。

具体来说，将知识表示为约束网络。每个约束表示两个概念或实体之间的关系，这可以是等价性、包含或排他性等。推理过程涉及查找满足所有约束的候选解决方案。

融合推理

融合推理是指根据来自多个来源的证据和知识进行推理的过程。在本文提出的框架中，融合推理通过以下步骤实现：

1.知识获取：从不同的来源（例如，文本文档、数据库、本体等）提取知识并将其表示为约束。

2.约束合并：将不同来源中提取的约束合并到一个统一的网络中。

3.约束传递：通过逻辑推理，将约束传播到网络中。

4.候选生成：查找满足所有约束的候选解决方案。

5.候选评估：根据证据的质量和可靠性对候选进行评估并选择最佳解决方案。

推理与矛盾解决的融合

推理与矛盾解决的融合通过以下方式实现：

1.基于约束的推理：将推理表示为约束满足问题，其中知识被表示为约束。

2.约束传递：将约束传播到网络中以推导出新的知识。

3.矛盾检测和解决：使用约束满足过程来检测和解决网络中的矛盾。

4.多解决方案生成：生成一系列候选解决方案，每个解决方案都满足所有约束。

5.候选评估和矛盾解决：根据来自不同来源的证据的质量和可靠性对候选进行评估和解决矛盾。

优点

融合推理与矛盾解决的方法具有以下优点：

*稳健性：该框架可以处理不一致和不完整的知识。

*可解释性：通过约束网络，推理过程是透明且可解释的。

*可扩展性：该框架可以轻松扩展到包括来自多个来源的新知识。

应用

融合推理与矛盾解决的框架已被成功应用于以下领域：

*文本摘要

*问答系统

*知识管理

*医学诊断

结论

上下文感知知识推理中的融合推理与矛盾解决框架提供了一种稳健而可扩展的方法，用于处理不一致和不完整的知识。该框架通过约束满足问题对推理和矛盾解决进行建模，从而生成稳健且可解释的多解决方案。该框架在各种实际应用中都有着广泛的应用潜力。第七部分知识更新与动态推理关键词关键要点主题名称：知识更新机制

1.基于增量学习或持续学习算法，逐步更新知识库中的知识，以适应不断变化的环境。

2.引入知识退化机制，删除不再相关或准确的知识，确保知识库的质量。

3.利用外部知识源或用户反馈，不断丰富和完善知识库。

主题名称：动态推理策略

知识更新与动态推理

在上下文感知知识推理中，知识更新和动态推理是两个至关重要的概念，它们使推理系统能够处理不断变化的环境和不断增长的知识库。

知识更新

知识更新是指在知识库中添加或修改知识的过程。这对于确保推理系统包含准确和最新的信息至关重要。知识更新策略可分为两类：

*静态更新：在推理过程之前更新知识库。这通常用于处理大量知识添加或删除的情况。

*动态更新：在推理过程中更新知识库。这对于处理需要实时反映变化环境的情况非常有用。

知识更新可通过多种机制实现，包括：

*知识融合：将新知识与现有知识库相结合。

*知识消融：从知识库中删除过时的或不正确的信息。

*知识修正：更新或修改现有知识以反映新信息。

动态推理

动态推理是指在知识不断更新的情况下进行推理的过程。这对于处理需要根据最新可用信息做出决策的实际应用程序至关重要。动态推理策略可分为两类：

*增量推理：随新知识的到来而逐步更新推理结果。这对于处理大量或不断变化的知识更新非常有用。

*重推理：在每一次知识更新后从头开始重新进行推理。这对于确保推理结果与最新知识保持一致非常有用。

动态推理涉及以下关键步骤：

*知识监测：监视知识库中的变化。

*推理触发：当检测到知识更新时触发推理过程。

*推理执行：根据最新可用知识执行推理。

*结果传播：将推理结果传达给应用程序或用户。

优势和挑战

知识更新和动态推理技术提供了许多优势，包括：

*准确性：确保推理系统包含准确和最新的信息。

*实时：能够处理快速变化的环境。

*适应性：根据新知识调整推理结果。

*可解释性：允许跟踪推理过程并了解推理结果。

然而，这些技术也面临一些挑战，包括：

*计算成本：知识更新和动态推理可能是计算密集型的，尤其是在处理大量知识时。

*知识一致性：确保新知识与现有知识库保持一致至关重要。

*系统复杂性：实现有效的知识更新和动态推理策略会增加系统复杂性。

应用

知识更新和动态推理技术广泛应用于各种现实世界应用程序中，例如：

*自然语言处理：处理不断变化的语言环境。

*推荐系统：基于不断更新的用户行为数据做出个性化推荐。

*决策支持系统：在不断变化的环境中提供基于证据的决策。

*金融分析：分析动态金融市场并预测趋势。

*医疗诊断：基于不断更新的医学知识做出诊断。

结论

知识更新和动态推理是上下文感知知识推理中的关键概念，使推理系统能够处理不断变化的环境和不断增长的知识库。通过结合这些技术，推理系统可以提供准确、实时和可解释的推理结果，从而支持广泛的现实世界应用程序。第八部分评测方法与应用场景关键词关键要点客观评估指标

1.知识推理准确率和Recall@K：衡量模型推导出正确知识事实和相关性高的知识的能力。

2.模型泛化性：评估模型在不同数据集或场景下的推理性能，考察其适应性。

3.推理效率：测量模型推断知识的速度和资源消耗，评估其在实际应用中的可用性。

主观评估方法

1.人工评估：通过人工标注人员对推理结果的主观判断，提供定性的反馈。

2.用户反馈：收集真实用户在特定应用场景下的使用体验，获取实际场景下的性能表现。

3.认知建模：利用认知科学原理建立模拟人类认知过程的模型，对模型推理过程进行更深入的分析。

单模态知识推理

1.文本知识推理：从文本数据中推导出隐式或显式的知识事实，如问答系统、文本摘要。

2.图像知识推理：从图像数据中提取和推断语义信息，如图像分类、目标检测。

3.语音知识推理：从语音数据中解析和理解语言信息，如语音识别、语音助手。

多模态知识推理

1.文本-图像知识推理：整合文本和图像信息，推导出更丰富的知识，如视觉问答、图像字幕生成。

2.文本-语音知识推理：结合文本和语音数据，理解复杂的信息，如语音转文本、对话系统。

3.多模态跨模态知识推理：从多种模态数据中提取和推理知识，实现跨不同模态的知识融会贯通。

应用场景

1.信息检索：通过知识推理技术，提高搜索引擎、问答系统的知识查找和聚合能力。

2.自然语言处理：赋能机器翻译、文本生成等NLP任务，提升自然语言理解的准确性和流畅性。

3.智能问答：构建基于知识推理的智能问答系统，为用户提供准确、全面的答案。

趋势和前沿

1.预训练语言模型的应用：利用预训练语言模型的强大语义理解能力，提升知识推理的性能。

2.知识图谱融入：将结构化知识图谱与知识推理模型结合，构建更全面的知识基础。

3.可解释性知识推理：注重推理过程的可解释性，让用户了解模型如何推理出结果，增强信任度。评测方法

1.精度指标

*准确率（Accuracy）：正确预测数量占总预测数量的比例。

*召回率（Recall）：实际为真的预测中正确预测数量的比例。

*F1分数：准确率和召回率的加权调和平均值。

*平均精度（MeanAveragePrecision，MAP）：针对每个查询，按预测概率降序排列所有候选预测，并计算每个预测的正确度，然后计算所有查询的平均值。

2.鲁棒性指标

*鲁棒性度量（RobustnessMetric，RM）：评估模型在面对局部扰动时的性能。

*知识扰动鲁棒性（KnowledgePerturbationRobustness，KPR）：评估模型在知识库发生变化时的性能。

*伪标签鲁棒性（Pseudo-LabelRobustness，PLR）：评估模型在伪标签质量较差时的性能。

3.可解释性指标

*局部可解释性（LocalInterpretability）：评估模型对单个预测的解释能力。

*全局可解释性（GlobalInterpretability）：评估模型对整个数据集的解释能力。

*知识重要性（KnowledgeImportance）：识别知识库中对模型预测影响最大的知识。

应用场景

1.问答系统

上下文感知知识推理技术可用于构建高度准确的问答系统，能够理解问题中的上下文并从知识库中检索相关信息。

2.信息检索

该技术可用于增强信息检索系统，通过理解用户查询中的上