KoPL全称 Knowledge oriented Programing Language, 是一个为复杂推理问答而设计的编程语言。我们可以将自然语言问题表示为由基本函数组合而成的KoPL程序，程序运行的结果就是问题的答案。目前，KoPL的27个基本函数覆盖对多种知识元素（如概念、实体、关系、属性、修饰符等）的操作，并支持多种问题类型（如计数、事实验证、比较等）的查询。KoPL提供透明的复杂问题推理过程，易于理解和使用。KoPL面向知识库、文本等不同形式的知识资源，可扩展性强。
下面的代码演示了如何使用Python代码，实现对一个自然语言问题的推理问答。
from kopl.kopl import KoPLEngine
from kopl.test.test_example import example_kb
engine = KoPLEngine(example_kb) # 创建可以在example_kb这个知识库上进行操作的engine示例
# 查询问题：Who is taller, LeBron James Jr. or his father?
ans = engine.SelectBetween( # 在两个实体中，查询'height'更大的实体
engine.Find('LeBron James Jr.'), # 找到实体'LeBron James Jr'
engine.Relate( # 找到与'LeBron James Jr'的'father
engine.Find('LeBron James Jr.'), # 找到实体'LeBron James Jr'
'father', # 关系标签
'forward' # ’forward‘代表'LeBron James Jr'为头实体
),
'height', # 属性标签
'greater' # 查询属性值更大的实体
)
print(ans) # ans是实体名字列表在这个示例里，我们查询LeBron James Jr.和他的父亲谁更高，KoPL程序给出了正确的答案: LeBron James！
KoPL支持Linux (e.g., Ubuntu/CentOS)，macOS，Windows。
其依赖为：
-
python >= 3.6
-
tqdm >= 4.62
KoPL提供pip安装, 下面将展示Ubuntu的安装命令:
$ pip install KoPL tqdm运行下面的代码
import kopl
from kopl.test.test_example import *
run_test()如果测试运行成功，恭喜您已经安装成功。
您可以准备自己的知识库，使用KoPL实现推理问答。知识库的格式请参考 知识库。 更多使用KoPL程序进行的简单问答请参考 简单问答，复杂问答请参考 复杂问答。
您也可以使用我们为您提供的查询服务，快速开启KoPL之旅。
我们为您提供了KoPL文档，详细介绍了KoPL面向的知识元素，KoPL的基本函数，KoPL引擎的API。