ABLkit/abl/abducer

• kb.py
• • KB 的建立
  • • 代码实现
  • GKB
  • • GKB 的建立
  • 反绎
  • • 反绎的实现
    • • _abduce_by_GKB
      • _abduce_by_search
  • prolog_KB
  • 其他可选参数
  • • max_err
    • use_cache
  • 学习逻辑规则
• abducer_base.py
• • abduce 的实现
  • 何为“最有可能的”
  • 批量化反绎

kb.py

可以使用kb.py中实现的方法构建 KB (知识库).

KB 的建立

用户在建立一个 KB 时只需要指定两项：

1. pseudo_label_list, 即伪标记 (机器学习部分的输出/逻辑推理部分的输入) 有哪些

   例如, MNIST_add 传入的pseudo_label_list为 [0,1,2,...,9].

2. logic_forward, 即如何通过逻辑推理部分的输入得到输出

   例如, MNIST_add 中logic_forward为: "将两个 pseudo labels 相加得到结果"

之后, KB 的其他功能 (如反绎等) 会自动构建.

代码实现

在 Python 程序中, 可以通过建立一个 KBBase 的子类来建立 KB.

例如, MNIST_add 的 KB (kb1) 的建立为:

class add_KB(KBBase):
    def __init__(self, pseudo_label_list=list(range(10))):
        super().__init__(pseudo_label_list)

    def logic_forward(self, pseudo_labels):
        return sum(pseudo_labels)

kb1 = add_KB()

GKB

建立 KB 时, 用户可以在__init__中指定GKB_flag, 说明是否需要建立GKB (Ground Knowledge Base, 领域知识库). GKB 是一个 Python 字典, key 为pseudo_label组成的 list 代入logic_forward得到的所有可能的结果, 每个 key 对应的 value 为前述的pseudo_label组成的 list. 建立好 GKB 之后可以加快反绎的速度.

GKB 的建立

GKB_flag为True时, 为了建立 GKB, 用户还需要指定len_list, 用于说明 GKB 的每一个pseudo_label组成的 list 的长度. 在__init__建立 KB 的同时会根据 pseudo_label_list、len_list和logic_forward来自动建立 GKB.

例如, MNIST_add 传入的len_list为 [2], 则建立的 GKB 为 {0:0,0, 1:1,0],[0,1, 2:0,2],[1,1],[2,0, ..., 18:9,9}

反绎

KB 的反绎功能在abduce_candidates中自动实现. 在调用abduce_candidates中需要传入以下参数:

• pred_res: 机器学习的输出的伪标记
• key: 逻辑推理的正确结果
• max_address_num: 最多修改的伪标记的个数
• require_more_address: 在已经反绎出结果之后, 指明是否需要继续增加修改伪标记的个数来继续得到更多的反绎结果.

得到的输出为所有可能的反绎的结果.

例如: 上文定义的kb1 (MNIST_add 的 KB) 调用kb1.abduce_candidates得到的结果如下表:

pred_res	key	max_address_num	require_more_address	输出
[1,1]	8	2	1	1,7],[7,1],[2,6],[6,2],[3,5],[5,3],[4,4
[1,1]	8	2	0	1,7],[7,1
[1,1]	8	1	1	1,7],[7,1
[1,1]	17	1	1	[]
[1,1]	17	2	0	8,9],[9,8
[1,1]	20	2	0	[]

反绎的实现

当GKB_flag为True时会调用_abduce_by_GKB进行反绎, 否则会调用_abduce_by_search进行反绎.

_abduce_by_GKB

搜索 GKB 中是否存在 key 为key, 且满足pred_res, max_address_num和require_more_address组成的限制条件的反绎结果.

比如, MNIST_add 中, 传入的key为 4, 此时在 GKB 中可以找到 [1,3], [3,1] 和 [2,2]. 如果此时传入的pred_res为 [2,8], max_address_num为 2, require_more_address为 0, 则输出的结果为 [2,2].

_abduce_by_search

从 0 开始不断增加修改伪标记的个数, 通过枚举得到所有可能的修改后的伪标记, 直到达到max_address_num或找到符合logic_forward定义的逻辑的结果. 接着, 如果require_more_address不为0就继续增加修改伪标记的个数, 将符合的结果一起输出.

比如, MNIST_add 中, 传入的key为 4, pred_res为 [2,8], max_address_num为 2: 当修改 0 个伪标记时, 不能得到正确的结果. 当修改 1 个伪标记时, 可能的修改后逻辑输入为 [2,0],[2,1],[2,2],[2,3],[2,4],[2,5],[2,6],[2,7],[2,9], [0,8],[1,8],[3,8],[4,8],[5,8],[6,8],[7,8],[8,8],[9,8], 其中, [2,2] 符合逻辑的结果, 如果传入的require_more_address是 0, 则最终输出的结果就是 [2,2], 否则, 继续增加修改的伪标记的个数并检验.

注: 如果使用 prolog 作为 KB, _abduce_by_search不会手动地枚举所有的可能修改后的伪标记, prolog 程序运行时会有一些剪枝等操作可以加速反绎. 关于这一部分, 将在下一小节prolog_KB中详述.

注: 当使用zoopt或其他方式已经获得了需要修改的 index 时, 不需要调用整个_abduce_by_search的流程, 只需要调用其中的address_by_idx即可. 关于这一部分, 将在abducer_base.py中详述.

prolog_KB

prolog_KB 是 KBBase 的子类, 当逻辑是以 prolog 程序的形式传入时, 可以直接向 prolog_KB 类传入pseudo_label_list和pl_file 即可构建 KB.

需要注意: 传入的 prolog 程序中需要有 logic_forward 的实现, 且 logic_forward 结果的变量名为 Res.

比如, MNIST_add 可以首先写好add.pl文件:

pseudo_label(N) :- between(0, 9, N).
logic_forward([Z1, Z2], Res) :- pseudo_label(Z1), pseudo_label(Z2), Res is Z1+Z2.

然后, 建立相应 KB 即可

kb2 = prolog_KB(pseudo_label_list=list(range(10)), \
                pl_file='add.pl')

同样地, KB 的其他功能 (如反绎等) 会自动构建.

其他可选参数

建立 KB 时还可以传入下列参数:

• max_err
• use_cache

max_err

当逻辑推理部分的输出为数值时, 可以传入max_err, 使得调用abduce_candidates时, 只要满足与key的误差在max_err之间的结果都会被输出.

例如: 上文定义的kb1 (MNIST_add 的 KB), 当pred_res为 [2,2], key为 7, max_address_num为 2, require_more_address为 0 时, 如果max_err为 0, 则输出的结果为 2,5],[5,2; 如果max_err为 1, 则输出的结果为 2,4],[2,5],[2,6],[4,2],[5,2],[6,2.

use_cache

当use_cache为True时, 会将每次调用abduce_candidates的结果缓存起来, 以便下次调用时直接返回.

学习逻辑规则

在HED_prolog_KB里面有例子.

abducer_base.py

可以使用abducer_base.py中实现的方法帮助进行反绎. 使用的方法为实例化 AbducerBase 类, 并向其中传入 kb 即可.

比如, MNIST_add 中可以在定义 kb1 之后, 继续构建

abd1 = AbducerBase(kb1)

AbducerBase 主要实现的函数是 abduce. 它的功能是有了数据之后得到一个 最有可能的反绎的结果. 在调用abduce中需要传入以下参数:

• data: 三元素组成的 tuple, 三个元素分别为 pred_res, pred_res_prob, key. 其中, pred_res和key的定义同kb.py中的abduce_candidates, 而 pred_res_prob 是机器学习输出的每个伪标记的置信度列表.
• max_address: 最多修改的伪标记的数量, 可以以 float 或 int 的形式输入. 如果传入 float 最多修改的伪标记占所有伪标记的比重, 如果传入 int 为最多修改伪标记的个数 (此时同kb.py中abduce_candidates中max_address_num的定义)
• require_more_address: 定义同kb.py中的 abduce_candidates同一参数.

输出为一个反绎的结果.

abduce 的实现

在实例化AbducerBase时可以传入zoopt参数, 决定在反绎过程中是否使用零阶优化找到修改的伪标记的 index.

• 当zoopt为False时, 不使用零阶优化, 直接使用kb.py中的abduce_candidates找到所有可能的反绎结果, 然后使用_get_one_candidate找到最有可能的反绎结果.

• 当zoopt为True时, 使用零阶优化找到修改的伪标记的 index, 然后使用kb.py中的address_by_idx找到反绎结果, 最后使用_get_one_candidate找到最有可能的反绎结果.

  比如, MNIST_add 中的pred_res为 [2,9], key为 18, 首先使用零阶优化会得到应该修改的伪标记的 index 为 0, 接着代入pred_res, key 和修改的 index([0]) 到kb.py的address_by_idx中, 在其中会先得到修改 index 处的伪标记后所有可能的逻辑输入为 [0,9],[1,9],[3,9],[4,9],[5,9],[6,9],[7,9],[8,9],[9,9], 其中 [9,9] 是符合逻辑的, 则输出 [9,9].

  再比如, HED 中pred_res为[1,0,1,'=',1], (key默认设置为None). 首先使用零阶优化会得到应该修改的伪标记的 index 为 1, 代入到kb.py的address_by_idx可以得到修改 index 处的伪标记后所有可能的逻辑输入为 [1,1,1,'=',1],[1,'+',1,'=',1],[1,'=',1,'=',1], 其中 [1,'+',1,'=',1] 是符合逻辑的, 则输出 [1,'+',1,'=',1].

  注：零阶优化中同样支持max_address的限制, 但是暂时没有设置支持require_more_address.

何为“最有可能的”

在实例化AbducerBase时需要传入dist_func参数, 从而使得当返回反绎结果时, 如何选择最有可能的一个输出. dist_func 可以选择的类型有:

• hamming: 用反绎后的结果与pred_res之间的汉明距离作为度量, 输出距离最小的反绎结果.

• confidence: 用反绎后的结果与pred_res_prob之间的距离作为度量, 输出距离最小的反绎结果.

  比如, MNIST_add 中的pred_res为 [1,1], key 为 8, max_address为 1, 如果pred_res_prob为 0, 0.99, 0.01, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 则输出的结果为 [1,7], 如果pred_res_prob为 0, 0, 0.01, 0, 0, 0, 0, 0.99, 0, 0], [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 则输出的结果为 [7,1].

批量化反绎

可以使用batch_abduce同时传入一批数据进行反绎, 如上文定义的 abd1, 调用abd.batch_abduce({'cls':[[1,1], [1,2]], 'prob':multiple_prob}, [4,8], max_address=2, require_more_address=0)时, 返回的结果为 1,3], [6,2.