Обзор графов знаний: представление, получение и приложения

A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications
Philip S. Yu, Shirui Pan, Erik Cambria, Shaoxiong Ji, Pekka Marttinen
2021-04-26

дополнение графов знанийвстраивание графов знанийобучение представлению графов знанийграфы знанийвременные графы знаний
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.
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.

Графы знаний

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
Access Type
Author Information
Authors
Philip S. Yu
Shirui Pan
Erik Cambria
Shaoxiong Ji
Pekka Marttinen
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%