Нейро-символические графы знаний — это гибридные модели, которые объединяют нейронные представления с символическими структурами знаний.
Нейронные сети создают плотные векторные представления сущностей и отношений, в то время как символические компоненты используют явные логические правила и онтологии.
Это обеспечивает лучшее рассуждение и улучшенную обобщаемость, поскольку символические правила поддерживают обучение, а нейронные модели справляются с неопределённостями и шумом в данных.
Типичные применения включают системы вопрос-ответ, дополнение знаний и семантический поиск.
Интеграция часто осуществляется с помощью методов встраивания, которые отображают символические отношения в непрерывное пространство, в сочетании с логическими ограничениями.