下面哪个谓词逻辑的推理规则是不成立的（    ） A: B: C: D: 答案: – 答案家

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、 知识图谱可视为包含多种关系的图。在图中，每个节点是一个实体（如人名、地名、事件和活动等），任意两个节点之间的边表示这两个节点之间存在的关系。下面对知识图谱的描述，哪一句话的描述不正确（  ） A:知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边 B:知识图谱中的节点可以是实体或概念 C:知识图谱中一条边连接了两个节点，可以用来表示这两个节点存在某一关系 D:知识图谱中一条边可以用一个三元组来表示 答案: 知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边

、 如果知识图谱中有David和Mike两个节点，他们之间具有classmate和brother关系。在知识图谱中还存在其他丰富节点和丰富关系（如couple， parent等）前提下，下面描述不正确的是（    ） A:仅可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例，无法找到这两个谓词的反例。 B:可以从知识图谱中形成classmate的表达，这里classmate是谓词。 C:可以从知识图谱中形成brother的表达，这里brother是谓词。 D:可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例和反例。 答案: 仅可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例，无法找到这两个谓词的反例。

、 在一阶归纳学习中，只要给定目标谓词，FOIL算法从若干样例出发，不断测试所得到推理规则是否还包含反例，一旦不包含负例，则学习结束，展示了 “归纳学习”能力。下面所列出的哪个样例，不属于FOIL在学习推理规则中所利用的样例。 A:信息增益超过一定阈值推理规则涵盖的例子 B:背景知识样例 C:所得到推理规则涵盖的正例 D:所得到推理规则涵盖的反例 答案: 信息增益超过一定阈值推理规则涵盖的例子

、 下面对一阶归纳推理（FOIL）中信息增益值(information gain)阐释不正确的是（    ） A:信息增益值大小与背景知识样例数目有关。 B:信息增益值用来判断向推理规则中所加入前提约束谓词的质量。 C:在算法结束前，每次向推理规则中加入一个前提约束谓词，该前提约束谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。 D:在计算信息增益值过程中，需要利用所得到的新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目。 答案: 信息增益值大小与背景知识样例数目有关。 第四周 逻辑与推理（II） 第四周测试

、 基于知识图谱的路径排序推理方法可属于如下哪一种方法（     ） A: 一阶逻辑推理 B:无监督学习（即无标注数据） C:监督学习（即利用标注数据） D:因果推理 答案: 监督学习（即利用标注数据）

、 下面哪个步骤不属于基于知识图谱的路径排序推理方法中的一个步骤（   ） A:定义和选择若干标注训练数据 B:定义和选择训练数据的特征 C:定义和选择某一特定的分类器 D:定义和选择do算子操作 答案: 定义和选择do算子操作

、 在基于知识图谱的路径排序推理方法中，最后训练所得分类器的功能是（   ） A:给定两个实体（知识图谱中的两个节点），判断其是否具有分类器所表达的关系（即节点之间是否具有分类器所能够辨认的关系） B:判断一个给定实体（知识图谱中的一个节点）是否存在邻接节点 C:给定两个实体（知识图谱中的两个节点），判断其是否存在超过一定长度的路径 D:给定两个实体（知识图谱中的两个节点），判断其是否存在超过小于一定长度的路径 答案: 给定两个实体（知识图谱中的两个节点），判断其是否具有分类器所表达的关系（即节点之间是否具有分类器所能够辨认的关系）

、 下面对辛普森悖论描述不正确的是（      ） A:在某些情况下，忽略潜在的“第三个变量”，可能会改变已有的结论，而我们常常却一无所知。 B: 为了克服辛普森悖论，需要从观测结果中寻找引发结果的原因，由果溯因。 C:如果忽略了一些潜在因素，可能会导致全部数据上观察到的结果却在部分数据上不成立。 D:辛普森悖论的原因在于数据之间相互不关联。 答案: 辛普森悖论的原因在于数据之间相互不关联。

、 下面哪个描述的问题不属于因果分析的内容（     ） A:如果商品价格涨价一倍，预测销售量P′(sales)的变化 B:如果放弃吸烟，预测癌症P′(cancer) 的概率 C:如果广告投入增长一倍，预测销售量的增长 D: 购买了A商品的顾客是否会购买B商品 答案:  购买了A商品的顾客是否会购买B商品

、 下面哪个模型不属于用来进行因果推理的模型（    ） A:结构因果模型 B:因果图 C:贝叶斯网络 D:有向有环图 答案: 有向有环图

、 下面哪个说法是不正确的（   ） A:一个有向无环图唯一地决定一个联合分布 B:一个联合分布不能唯一地决定有向无环图 C:在有向无环图中，父辈节点“促成”了孩子节点的取值 D:一个有向无环图无法唯一地决定一个联合分布 答案: 一个有向无环图无法唯一地决定一个联合分布

、 在因果推理中，D-分离（d-separation）的作用是（   ） A:用于判断集合A中变量是否与集合B中变量相互独立（给定集合C） B:用于判断集合A中变量是否与集合B中变量相关（给定集合C） C:用于判断集合A中变量是否与集合B中变量是否存在链接 D:用于判断集合A中变量是否与集合B中变量是否不存在链接 答案: 用于判断集合A中变量是否与集合B中变量相互独立（给定集合C）

、 下面对干预(intervention)和do算子(do-calculus)描述不正确的是（   ） A:do算子的意思可理解为 “干预”（intervention） B:do(x)=a表示将DAG中指向节点x的有向边全部切断，并且将x的值固定为常数a C:干预(intervention)指的是固定(fix)系统中某个变量，然后改变系统，观察其他变量的变化 D:do(x)=a表示将DAG中指向节点x的所有节点取值均固定为a 答案: do(x)=a表示将DAG中指向节点x的所有节点取值均固定为a

、 下面对反事实推理 (counterfactual model)描述不正确的是（    ） A:事实是指在某个特定变量(A)的影响下可观测到的某种状态或结果(B)。“反事实”是指在该特定变量(A)取负向值时可观测到的状态或结果(B’)。 B:条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B’）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量存在因果关系。 C:反事实推理是用于因果推理的一种方法。 D:条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B’）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量不存在因果关系。 答案: 条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B’）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量不存在因果关系。

、 下面对通过因果图来进行因果推理所存在不足描述不正确的是（   ） A:难以得到一个完整的DAG用于阐述变量之间的因果关系或者数据生成机制，使得 DAG 的应用受到的巨大的阻碍。 B:在因果推理中引入了do算子，即从系统之外人为控制某些变量。但是，这依赖于一个假定：干预某些变量并不会引起 DAG 中其他结构的变化。 C:DAG 作为一种简化的模型，在复杂系统中可能不完全适用，需要将其拓展到动态系统（如时间序列）。 D:因果图无法刻画数据之间的联合分布。 答案: 因果图无法刻画数据之间的联合分布。

、 基于知识图谱的路径排序推理方法可属于如下哪一种方法（     ） A:监督学习（即利用标注数据） B:一阶逻辑推理 C:无监督学习（即无标注数据） D:因果推理 答案: 监督学习（即利用标注数据）

、 下面哪个步骤不属于基于知识图谱的路径排序推理方法中的一个步骤（   ） A:定义和选择do算子操作 B:定义和选择若干标注训练数据 C:定义和选择训练数据的特征 D:定义和选择某一特定的分类器 答案: 定义和选择do算子操作

、 下面对辛普森悖论描述不正确的是（      ） A:辛普森悖论的原因在于数据之间相互不关联。 B:在某些情况下，忽略潜在的“第三个变量”，可能会改变已有的结论，而我们常常却一无所知。 C:为了克服辛普森悖论，需要从观测结果中寻找引发结果的原因，由果溯因。 D:如果忽略了一些潜在因素，可能会导致全部数据上观察到的结果却在部分数据上不成立。 答案: 辛普森悖论的原因在于数据之间相互不关联。

、 下面哪个描述的问题不属于因果分析的内容（     ） A:购买了A商品的顾客是否会购买B商品 B:如果商品价格涨价一倍，预测销售量P′(sales)的变化 C:如果放弃吸烟，预测癌症P′(cancer) 的概率 D:如果广告投入增长一倍，预测销售量的增长 答案: 购买了A商品的顾客是否会购买B商品

、 下面哪个模型不属于用来进行因果推理的模型（    ） A:有向有环图 B:结构因果模型 C:因果图 D:贝叶斯网络 答案: 有向有环图

、 下面哪个说法是不正确的（   ） A:一个有向无环图无法唯一地决定一个联合分布 B:一个有向无环图唯一地决定一个联合分布 C:一个联合分布不能唯一地决定有向无环图 D:在有向无环图中，父辈节点“促成”了孩子节点的取值 答案: 一个有向无环图无法唯一地决定一个联合分布

、 下面对干预(intervention)和do算子(do-calculus)描述不正确的是（   ） A:do(x)=a表示将DAG中指向节点x的所有节点取值均固定为a B:do算子的意思可理解为 “干预”（intervention） C:do(x)=a表示将DAG中指向节点x的有向边全部切断，并且将x的值固定为常数a D:干预(intervention)指的是固定(fix)系统中某个变量，然后改变系统，观察其他变量的变化 答案: do(x)=a表示将DAG中指向节点x的所有节点取值均固定为a

、 下面对反事实推理 (counterfactual model)描述不正确的是（    ） A:条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B’）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量不存在因果关系。 B:事实是指在某个特定变量(A)的影响下可观测到的某种状态或结果(B)。“反事实”是指在该特定变量(A)取负向值时可观测到的状态或结果(B’)。 C:条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B’）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量存在因果关系。 D:反事实推理是用于因果推理的一种方法。 答案: 条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B’）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量不存在因果关系。

、 下面对通过因果图来进行因果推理所存在不足描述不正确的是（   ） A:因果图无法刻画数据之间的联合分布。 B:难以得到一个完整的DAG用于阐述变量之间的因果关系或者数据生成机制，使得 DAG 的应用受到的巨大的阻碍。 C:在因果推理中引入了do算子，即从系统之外人为控制某些变量。但是，这依赖于一个假定：干预某些变量并不会引起 DAG 中其他结构的变化。 D:DAG 作为一种简化的模型，在复杂系统中可能不完全适用，需要将其拓展到动态系统（如时间序列）。 答案: 因果图无法刻画数据之间的联合分布。

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