知识图谱发展报告（2022）.pdf
本文是关于知识图谱技术的综述，涵盖了知识图谱的核心概念、技术方法、应用和未来发展趋势。
知识图谱的核心概念：知识图谱是一种以结构化方式描述现实世界中实体、关系和属性的框架，它通过三元组(主体-谓词-客体)的形式存储知识，旨在实现对复杂语义关系的建模和推理。
核心技术与方法：
1. 知识表示与建模：包括本体知识（对实体和关系的语义层次建模）和规则知识（描述实体间推理规律）的表示。
2. 知识表示学习：将实体和关系映射到低维向量空间，以实现高效的语义计算和异构信息融合，常用的方法包括TransE、TransR、RotatE等。
3. 实体抽取：识别文本中的实体提及，并将其分类到预定义的类别。主要面临类别开放性、实体结构复杂性和标注资源缺乏等挑战，深度学习方法在其中占据主导地位。
4. 实体关系抽取：检测和识别实体之间的语义关系。包括基于规则、统计机器学习和深度学习方法，以及复杂关系建模，如复杂关系建模。
5. 事件知识获取：抽取文本中关于事件的信息，包括事件类型识别和事件元素识别。近年来，研究人员致力于自动归纳事件模式。
6. 知识融合：将来自不同知识图谱的知识整合起来，解决数据异构性、冗余和冲突问题。本体匹配、实体对齐、真值发现是关键技术。
7. 知识推理：通过已有的知识推导出新的知识，主要方法包括基于描述逻辑的演绎推理和基于嵌入表示学习的归纳推理。
8. 知识图谱的存储与查询：主要介绍基于 RDF 模型的知识存储和查询技术，包括三元组存储、水平存储、属性表、垂直划分、全索引和基于图模型的查询处理。
9. 通用和领域知识资源：知识资源是知识图谱构建和应用的基础，包括通用知识图谱（如DBpedia）和领域知识图谱（如医疗、金融领域图谱）。
10. 基于知识的搜索与推荐：如何结合用户意图、实体之间的关系以及知识图谱的结构，实现更精准的搜索和个性化推荐。
11. 基于知识的问答与对话：通过知识图谱为用户提供精确的答案和流畅的对话，涉及问句理解、知识获取、推理和文本生成。
12. 基于知识的搜索与推荐：如何利用知识图谱的信息实现更精确的搜索和个性化的推荐。
13. 知识图谱交叉前沿：知识图谱技术在区块链、物联网、软件工程和视觉分析等领域中的应用。
应用案例：
* 通用领域：搜索引擎、问答系统、推荐系统
* 垂直领域：金融、医疗、电商等
发展趋势：
* 多模态数据及数据的结构化。
* 低资源场景下的本体构建。
* 大规模本体构建
* 复杂关系和推理模式的知识表示学习
* 知识的增量式学习和持续演化
* 提高知识图谱的可解释性与可控性
* 数据质量评估与维护
* 知识图谱在区块链、物联网等领域的应用。
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