概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）通用（可处理中文）版本

Posted 2020-12-29

一、简介

概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）是用于开发概率模型的机器学习框架，由加州大学圣克鲁兹分校和马里兰大学联合开发。目前其复杂的环境构建方式和Groovy语言表达给像作者一样的初学者带来了不小的困难，而且诸多的依赖项使原本已经构建好的模型小错误频繁。

经过努力，作者将其构建成单个jar包，并且加入编码机制使其可以支持各种语言的数据。主要贡献有三：

1.将PSL原本复杂的依赖打包为单个jar包，加入依赖即可开始使用。

2. 将不够熟悉的Groovy语言模型构建方式全部转化为java支持，只需一个.java文件便可进行模型构建。

3.加入编码机制，使PSL可以处理除英文以外的语言。

链接：https://pan.baidu.com/s/1PybpNoPpvk4jmSMw7Rm_7A 密码：g1cx
链接文件夹里有三个文件：
PSL_swust1.0.jar 修改过的PSL模型
SimpleAcquaintances.zip PSL官方例子的改编版本（不包含权重学习和函数）
Entity_resolution.zip PSL官方例子的改编版本（包含权重学习和函数）

二、举例说明

以SimpleAcquaintances内SimpleAcquaintances.java为例进行阐述。

1.配置项

/*
         * ======【配置项】======
         */
        Tool tool = new Tool();
        DataStore datastore;
        HashMap<String, Partition> partitions = new HashMap<String, Partition>();
        String path = tool.getPath(new SimpleAcquaintances().getClass())
                + "/../data/";// SimpleAcquaintances改为当前类名
        String[] paths = tool.getFiles(path);
        PSLMODEL psl = new PSLMODEL(paths, "H2");// 在安装了postgresql数据库时可H2改为postgresql
        datastore = psl.getDatastore();
        psl.transcoding = false;//是否给数据编码(此值只决定数据是否编码，谓词默认都要编码)

使用时SimpleAcquaintances需要改为当前类名，为了获取当前项目文件夹的数据文件夹data。另外当安装配置了postgreSQL时可将H2改为postgresql来使用postgreSQL数据库（H2为模型自带数据库，运行于内存）。transcoding 项设置为true时候会给数据编码（此时可设置谓词为UniqueIntID属性，提升模型计算效率），可以处理各种语言的数据，但是编码后无法合理使用PSL自带相似度计算函数(因为编码后数据不是原来的字符串了，相似度函数平时很少用到，自定义函数可以正常使用)。

2.定义分区

        // 权重学习分区
        // partitions.put("learn_obs", datastore.getPartition("learn_obs"));
        // partitions.put("learn_target",
        // datastore.getPartition("learn_target"));
        // partitions.put("learn_truth", datastore.getPartition("learn_truth"));
        // 实验分区
        datastore = psl.getDatastore();
        partitions.put("obs", datastore.getPartition("obs"));
        partitions.put("target", datastore.getPartition("target"));
        partitions.put("truth", datastore.getPartition("truth"));
        psl.setPartitions(partitions);

当需要权重学习时（有训练数据时），需要定义权重学习分区。obs代表已知数据分区，target代表要推理的目标数据储存分区（当要使用LazyInference推理时可以不往里面加载数据），truth为真实数据分区。

3.谓词（函数）定义

HashMap<String, ConstantType[]> p = new HashMap<String, ConstantType[]>();
        HashMap<String, ExternalFunction> f = new HashMap<String, ExternalFunction>();
        // 添加谓词
        p.put("Lived", new ConstantType[] { ConstantType.UniqueStringID,ConstantType.UniqueStringID });
        p.put("Likes", new ConstantType[] { ConstantType.UniqueStringID,ConstantType.UniqueStringID });
        p.put("Knows", new ConstantType[] { ConstantType.UniqueStringID,ConstantType.UniqueStringID });
        // 添加函数
//      f.put("SameInitials", new SameInitials());
//      f.put("SameNumTokens", new SameNumTokens());
        psl.definePredicates(p, f);// 谓词、函数输入模型

谓词定义只需替换即可，可随意增加，常用属性有UniqueStringID、UniqueIntID、String等。函数可以定义PSL自带相似度函数（transcoding 为false时）。

4.规则定义

String[] rules = {

                "20.0: ( LIVED(P1, L) & (P1 != P2) & LIVED(P2, L) ) >> KNOWS(P1, P2) ^2",
                "5.0: ( (L1 != L2) & (P1 != P2) & LIVED(P2, L2) & LIVED(P1, L1) ) >> ~( KNOWS(P1, P2) ) ^2",
                "10.0: ( LIKES(P2, L) & (P1 != P2) & LIKES(P1, L) ) >> KNOWS(P1, P2) ^2",
                "5.0: ( KNOWS(P1, P2) & KNOWS(P2, P3) & (P1 != P3) ) >> KNOWS(P1, P3) ^2",
                "1.0 * KNOWS(P1, P2) + -1.0 * KNOWS(P2, P1) = 0.0 .",
                "5.0: ~( KNOWS(P1, P2) ) ^2"

        };
        psl.defineRules(rules);// 规则输入模型

权重: 规则体 >> 规则头 ，^2代表平方优化，按照两个例子里的规则格式增加规则即可。

5.导入数据

/*
         * ======【导入数据】======
         * 其中"1-2"表示对数据的一二列进行转码
         * 只有在transcoding = true时作用，表示只对1，2两列进行转码
         */
        psl.loadData("Lived", path + "Lived_obs.txt", "obs", "1-2");
        psl.loadDataTruth("Likes", path + "likes_obs.txt", "obs", "1-2");
        psl.loadData("Knows", path + "knows_obs.txt", "obs", "1-2");
        psl.loadData("Knows", path + "knows_targets.txt", "target","1-2");
        psl.loadDataTruth("Knows", path + "knows_truth.txt", "truth","1-2");
//      ArrayList<String[]> likepe = tool.fileToArrayList(path + "likes_obs.txt", "1-2-3");
//      psl.insertDataTruth("Likes", likepe, "obs");
//      psl.insertData("Likes", likepe, "obs");

提供了loadData，loadDataTruth，insertData，insertDataTruth四种方法载入数据，loadData("谓词",谓词对应文件路径, "导入分区", "1-2")，loadData，loadDataTruth区别在于loadDataTruth最后一列为概率值；insertData，insertDataTruth需要将文件转化为List数据，适用于一个数据文件存储了多个谓词的数据， "1-2-3"代表要取出1、2、3作为谓词的数据，insertDataTruth取出的每个数据 "1-2-...-n"的第n项是概率值。其中"1-2"表示对数据的一二列进行转码， 只有在transcoding = true时作用，表示只对数据文件里的1，2两列进行转码，多列增加即可，以“-”分开。

6.权重学习

//  psl.learnWeights("learn_target", "Lived-Likes", "learn_obs", "learn_truth","MaxLikelihoodMPE");

("训练数据目标分区", "封闭谓词（即：作为已知数据，推理过程不会再新产生的原子）", "训练数据已知数据分区", "真实数据分区","权重学习方法")
有训练数据时候可进行权重学习优化规则权重。实现了五种权重优化方法：
"LazyMaxLikelihoodMPE",
"MaxLikelihoodMPE",
"MaxPiecewisePseudoLikelihood"，
"MaxPseudoLikelihood",
"SimplexSampler"
替换即可使用。

7.打印输出模型

psl.printModel();

可查看已经定义的模型。

8.运行推理

//      psl.runLazyInference("已知数据分区", "目标分区（存放结果）");
//      psl.runLazyInference("obs", "target");
//      psl.runInference(""已知数据分区"","封闭谓词1-封闭谓词2" , "目标分区（包含定义的目标原子）");
        psl.runInference("obs","Lived-Likes" , "target");

两种推理方式LazympeInference，mpeInference。

9.数据输出

psl.writeOutput("target", "Knows", path
                + "/result/knows_inffer.txt");

("目标分区", "要输出的数据对应谓词1-要输出的数据对应谓词2", 输出路径)。

10.评估实验结果

psl.evalResults("target", "truth", "Knows", path
                + "/result/evalResults.txt");

("目标分区", "真实数据分区", "目标谓词1-目标谓词2", 评估结果输出路径)。值得一提的是，"目标谓词1-目标谓词2"需要包含所有真实数据分区里所包含数据对应的谓词。

11.关闭模型

psl.closeModel();

推理完成，请关闭模型。