时间数据随处可见，例如医疗历史，购物史，雇佣史和网页日志。开源的信息抽取工具证实了从这些数据源自动构建知识图谱的可行性。通常这些工具抽取出来的数据都带有它们的置信度，这就引出了不确定（概率）知识图谱的概念。由于抽取工具的问题，或者数据源自身的问题，抽取的事实关系等带有不确定性或者错误。
在本论文中，作者做了哪些工作？
- 使用马尔可夫逻辑网的数字扩展，给出了不确定知识图谱的句法和语法
- 给出了一个使用不等式的datalog（一种数据查询语言）约束，拓展知识图谱潜在模式，帮助解决事实冲突。
- 描述了两个重要查询的复杂度的特点，最大后验和条件概率推理。
知识图谱自动构建工具经常导致知识图谱中带有噪声和错误，而在知识图谱中，这种错误会传播至推理和知识库的扩展上。因此，在早期阶段就清洗知识图谱代价是较小的。谷歌等发布的知识图谱中，事实都带了概率用来表示这条事实有多大程度上我们可以认为他是正确的，但是它们都聚焦于静态知识。但是大部分知识是动态的，即关系是时间的函数，一条知识仅在一定的时间间隔中是有效的（正确的）。因此抽取出带时间信息的知识是很重要的，现在有一些研究专注于带时间的信息抽取。随着构建不确定知识图谱的进展，开发清洗知识图谱，排除里面的错误这些工具代价不高。 论文与其他论文的一些区别：
- 其他的没有充分利用马尔可夫逻辑网（mln）。使用mln可以顺畅地将论文的方法和一些推理工具融合起来
- 不仅仅有不确定知识，还加入了不确定约束帮助建立一些常识规则模型，例如父亲和儿子不可能效力于一个俱乐部，这就不是严格的约束，二是软约束。
- 别人的方法无法排除带有数值属性的事实（例如，姚明， 身高，2.26）年龄，体重。
MLN尽管比较复杂，但是已经被证明了可在抽取出来的事实上推理。也可以处理时间关系在开放信息抽取上面，还可以检查知识库的连续性。因此作者使用mln的扩展去清洗知识图谱。 论文的贡献如下：
- 基于mln的扩展，提供了完整的句法和语法，对于不确定时间知识图谱，伴随时间推理规则
- 在不确定时间知识图谱中对map和条件概率推理规则建立了公式，并展示了这些问题是np难的
- 提供了约束集去清洗知识图谱中的错误。 问题
本章提供关于马尔科夫逻辑网（扩展）和知识图谱（带时间）的一般性介绍。
时间知识图谱的快照就是非时间知识图谱，时间知识图谱是非时间知识图谱在时间上的联合。
时间知识图谱的句法被给出，通过将时间知识具化为非时间知识，通过使用潜在的rdf句法。另一种可能的方法是扩展知识图谱的句法。
时间知识图谱的语法被给出，通过扩展rdf图的语义模型理论。下面是部分推理的规则： 
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