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@@ -9,6 +9,7 @@ Cognitive Inference，认知推理、常识知识库、常识推理与常识推
 # 一、纵向常识逻辑
 纵项常识逻辑需要考虑的是类人的抽象和概括能力，这个需要抽象、概念性、上下位知识的构建，可以让机器模仿人类的举一反三和概括总结的技能。例如，作者对纵向常识逻辑，形成了以下工作:  
 1、上下位关系图谱项目：HyponymyExtraction(https://github.com/liuhuanyong/HyponymyExtraction).  
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 上下位这种语义关系是整个词汇语义关系中的一个重要内容，通过上下位关系，可以将世间万物进行组织和练联系起来，对于增进人们对某一实体或概念的认知上具有重要帮助，自然语言文本中存储着大量的上下位关系知识，如经过语言专家编辑整理形成的概念语义词典，如同义词词林，中文主题概念词典，hownet等，也存在开放百科知识平台当中，有效地利用这些信息，能够支持多项应用基于知识概念体系，百科知识库，以及在线搜索结构化方式的词语上下位抽取。项目实现为用户输入一个需要了解的词语，后台通过查询既定知识库，从百科知识库，在线非结构化文本中进行抽取，形成关于该词语的上下位词语网络，并以图谱这一清晰明了的方式展示出来。
 
 2、电商商品概念与销售知识图谱项目：GoodsKG(https://github.com/liuhuanyong/GoodsKG). 
@@ -16,6 +17,7 @@ Cognitive Inference，认知推理、常识知识库、常识推理与常识推
 项目以京东电商为实验数据来源，采集京东商品目录树，并获取其对应的底层商品概念信息，组织形成商品知识图谱。目前，该图谱包括有概念的上下位is a关系以及商品品牌与商品之间的销售sale关系共两类关系，涉及商品概念数目1300+，商品品牌数目约10万+，属性数目几千种，关系数目65万规模。该项目可以进一步增强商品领域概念体系的应用，对自然语言处理处理的几个下游应用带来帮助，如商品品牌识别，商品对象及属性级别情感分析，商品评价短语库构建，商品品牌竞争关系梳理等提供基础性的概念服务。
 
 3、抽象知识图谱项目：AbstractKnowledgeGraph(https://github.com/liuhuanyong/AbstractKnowledgeGraph). 
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 项目提出了一个抽象知识图谱的项目，目的是对知识抽象与泛化提供一个思路并初步实践，介绍了抽象知识图谱，对抽象图谱的现实需求进行论述。介绍了中文抽象图谱的相关工作。包括 CN-Probase,Hownet,大词林,百度百科Schema等，并给出了之前关联的项目地址。本项目提出了一个可用的抽象知识图谱构建路线，提出抽象知识图谱的实施路线并给出抽象接口实践。建成抽象知识图谱，目前规模50万，支持名词性实体、状态性描述、事件性动作进行抽象，可完成抽象知识，包括抽象实体，抽象动作，抽象事件。基于该知识图谱，可以进行不同层级的实体抽象和动作抽象，这与人类真实高度概括的认知是保持一致。
 
 # 二、横向常识逻辑 
@@ -51,7 +53,6 @@ Cognitive Inference，认知推理、常识知识库、常识推理与常识推
 事理图谱版Magi，EventKGNELL, eventuality knowlege graph never end learning system,一个7*24小时不断学习的实时事理学习与搜索平台，力图紧跟实时网络信息，面向公众提供以“事件”为核心的实时结构化知识搜索服务的实时事理逻辑知识库终身学习和事件为核心的知识库搜索项目，项目实现了包括事件概念抽取、事件因果逻辑抽取、事件数据关联推荐与推理，
 
 
-并结合自己近几年来在逻辑性推理知识库的构建、应用以及理论思考进行介绍。
 
 # 开放常识知识库与常识推理评测项目
 本项目对现有国内外已有的常识知识库为研究对象，从常识知识库资源建设和常识推理测试评估两个方面出发进行整理，形成已有常识知识库资源集合、常识推理评测项目集合两个组成部分。