公开(公告)号：CN117808084A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311490926.9

申请日：2023-11-09

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何星星 ,  兰咏琪 ,  李志辉 ,  杨晗 ,  周正春 ,  李天瑞 ,  杨洋 ,  张晓博

IPC: G06N5/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，涉及一种基于图约简表示与图神经网络的前提选择方法，包括以下步骤：步骤一：通过判断并删除连续重复的量词得到简化的一阶逻辑公式图；步骤二：基于简化的逻辑公式图，提出一种具有注意力机制的项游走图神经网络模型，模型按照项游走模式聚合位于项游走三元组上部、中部和下部的节点信息，引入注意力机制计算节点的项游走特征权重，并将权重与节点信息结合生成新的节点嵌入向量，再通过全局平均池化得到最终的公式图特征向量；步骤三，将候选前提和给定猜想的图特征向量输入到二元分类器，进而实现对候选前提的分类。本发明能较佳地进行前提选择。

公开(公告)号：CN118966273B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411443001.3

申请日：2024-10-16

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何星星 ,  兰咏琪 ,  李志辉 ,  杨晗 ,  周正春 ,  杨洋

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及自动推理技术领域，提供一种面向前提选择的图神经网络与逻辑融合方法，包括：步骤1、将一阶逻辑公式表示成逻辑公式图；步骤2、通过图神经网络逻辑融合模型进行信息传递、信息聚合与池化，最终将逻辑公式图转化为图特征表示；步骤3、基于直通估计的逻辑公式改进损失编码；步骤4、建立基于直通估计改进损失的前提选择模型，使用二元分类器结合逻辑公式图、图特征表示和逻辑公式损失进行分类和预测。本发明能较佳地实现图神经网络与逻辑融合。

公开(公告)号：CN118966273A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411443001.3

申请日：2024-10-16

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何星星 ,  兰咏琪 ,  李志辉 ,  杨晗 ,  周正春 ,  杨洋

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及自动推理技术领域，提供一种面向前提选择的图神经网络与逻辑融合方法，包括：步骤1、将一阶逻辑公式表示成逻辑公式图；步骤2、通过图神经网络逻辑融合模型进行信息传递、信息聚合与池化，最终将逻辑公式图转化为图特征表示；步骤3、基于直通估计的逻辑公式改进损失编码；步骤4、建立基于直通估计改进损失的前提选择模型，使用二元分类器结合逻辑公式图、图特征表示和逻辑公式损失进行分类和预测。本发明能较佳地实现图神经网络与逻辑融合。