Обзор графов знаний: представление, получение и приложения
A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications
2021-04-26
SCID: 54.1/4f8k3xtu
Discuss with AI
дополнение графов знанийвстраивание графов знанийобучение представлению графов знанийграфы знанийвременные графы знаний
Figures from the paper
Abstract (AI)
Знания человека обеспечивают формализованное понимание мира. Графы знаний, представляющие структурные отношения между сущностями, становятся все более популярным направлением исследований, ориентированным на достижение когнитивных возможностей и интеллекта человеческого уровня. В этом обзоре представлен всесторонний анализ графов знаний, охватывающий следующие основные направления исследований: (1) обучение представлениям графов знаний; (2) получение и дополнение знаний; (3) временные графы знаний; и (4) приложения, учитывающие знания. Обобщены последние достижения и перспективные направления для содействия дальнейшим исследованиям. Для этих тем предложены всеобъемлющая классификация и новые таксономии. Встраивание графов знаний рассматривается с четырех аспектов: пространства представлений, функции оценки, моделей кодирования и вспомогательной информации. В области получения знаний, особенно дополнения графов знаний, рассмотрены методы встраивания, вывод на основе путей и логическое рассуждение по правилам. Кроме того, исследованы несколько новых направлений, включая метареляционное обучение, рассуждение на основе здравого смысла и временные графы знаний. Для содействия дальнейшим исследованиям графов знаний также представлена систематизированная подборка наборов данных и библиотек с открытым исходным кодом для различных задач. В заключение дан подробный обзор нескольких перспективных направлений исследований.
Key Findings
1
Предложены унифицированные таксономии обучения представлениям графов знаний на основе пространства представлений, функции оценки, модели кодирования и вспомогательной информации.
2
Предоставлена подборка датасетов и библиотек с открытым исходным кодом для различных задач графов знаний, а также определены перспективные направления дальнейших исследований.
3
Методы дополнения графов знаний систематизированы по подходам на основе эмбеддингов, выводу по путям и рассуждению с использованием логических правил.
4
В обзоре выделены перспективные направления, включая метареляционное обучение, рассуждение на основе здравого смысла и временные графы знаний.
5
В обзоре представлен комплексный анализ исследований по графам знаний, включая обучение представлению, получение и дополнение знаний, временные графы и приложения, учитывающие знания.
Research Object
Графы знаний
Research Subject
их представление, получение и дополнение, моделирование временных аспектов и приложения, учитывающие знания
Publication Details
Publication Date
2021-04-26
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
2892
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai15
Обнаружение уязвимостей, специфичных для функциональности, путем поиска индивидуальных эквивалентных по функциональности API в открытых репозиториях2025
ERNIE 2.0: Непрерывная рамочная схема дополнительного предобучения для понимания языка2020
K-BERT: обеспечение языкового представления с помощью графов знаний2020
Новая каскадная бинарная модель разметки для извлечения реляционных троек2020
Сверточные двумерные встраивания для графов знаний2018
Встраивание графа знаний: обзор подходов и приложений2017
Уточнение графов знаний: обзор подходов и методов оценки2016
Голографические встраивания онтологических графов2016
Нейронные архитектуры для распознавания именованных сущностей2016
Обзор реляционного машинного обучения для графов знаний2015
Обучение встраиваний сущностей и отношений для дополнения графа знаний2015
Встраивание (эмбеддинг) графа знаний с помощью динамической матрицы отображения2015
Встраивание графа знаний посредством трансляций на гиперплоскостях2014
Банк данных по белкам2000
WordNet1995
Работы, цитирующие эту статью9
Графы знаний2021
Аугментация текстовых данных для глубокого обучения2021
Искусственный интеллект: мощная парадигма для научных исследований2021
Графы знаний: возможности и проблемы2023
Проектирование пространств данных2022
Сети семантической связи с генеративным ИИ: архитектура, технологии и приложения2024
Познание эмоционального мира визуальных медиа: обзор науки, исследований и влияния понимания эмоций2023
Построение графов знаний: современное состояние и задачи2024
Обзор рекомендательных систем на основе графов знаний2020