本文探讨了通过知识图谱和概率逻辑模型提高机器学习分类器可解释性的方法，提出了结合贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的神经概率逻辑学习框架，以增强推理能力和准确性。实证评估验证了该方法在语义解析和问题回答中的有效性。