清华知识工程实验室李涓子老师团队针对推理问答设计了面向知识的推理问答编程语言KoPL，抽象了一组面向知识的基本函数，复杂的自然语言问题都可以表示为由基本函数组合而成的KoPL程序，程序运行的结果就是问题的答案。例如，图1中的自然语言问题“布朗尼·詹姆斯和他的父亲谁更高”可以解析为由基本函数Find，Relate和SelectBetween组合而成的KoPL程序，运行结果“勒布朗·詹姆斯”为问题的答案。

图 1 推理问答及对应的KoPL表示

目前，KoPL为面向知识的复杂推理问答任务抽象和总结了27个基本函数，覆盖对多种知识元素（如概念、实体、关系、属性、修饰符等）的操作，并支持多种问题类型（如计数、事实验证、比较等）的查询。KoPL具有如下特点：

1. 提供显式、透明的推理过程。不同于SPARQL将查询图和知识库进行图模式匹配来得到答案，KoPL将复杂问题转化为推理函数的组合，以代表推理过程，具有显式和透明的特点。

2. 易于理解，便于人机交互。如图2所示，KoPL程序以流程图的形式呈现给用户，推理过程清晰明了，对于推理错误的部分可以更加容易地修改。如只需把QueryRelationQualifier函数的第二个参数”followed by”修改为”follow”，就可以得到正确的KoPL程序。

KoPL主页：https://kopl.xlore.cn

KoPL工具包：https://github.com/THU-KEG/KoPL

 

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除