一种面向前提选择的图神经网络与逻辑融合方法

本发明涉及自动推理技术领域，提供一种面向前提选择的图神经网络与逻辑融合方法，包括：步骤1、将一阶逻辑公式表示成逻辑公式图；步骤2、通过图神经网络逻辑融合模型进行信息传递、信息聚合与池化，最终将逻辑公式图转化为图特征表示；步骤3、基于直通估计的逻辑公式改进损失编码；步骤4、建立基于直通估计改进损失的前提选择模型，使用二元分类器结合逻辑公式图、图特征表示和逻辑公式损失进行分类和预测。本发明能较佳地实现图神经网络与逻辑融合。