Feb, 2023

知识图谱的构建：现状与挑战

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TL;DR本文论述如何为知识图谱的建设和持续更新提供通用管道，谈论了高质量 KG 的必需步骤，包括元数据管理，本体开发和质量保证，并对 KG 建设工具和策略的现状进行评估和总结，并提出了需要进一步研究和改进的领域。
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发现论文，激发创造
  • 知识图谱构建中的不确定性管理：一项调查

    建立知识图谱是个具有挑战性的任务，因为需要处理提取知识中的不确定性，并且需要解决数据的可靠性和冲突问题，同时还需要确保知识图谱的质量。

    May, 2024

  • 医疗知识图谱构建：现状、开放问题和机遇

    本文通过提供全面的分类法和涵盖多个卫生保健领域相关学术工作的最新技术评估，评估了目前医疗知识图谱的构建状况，为大数据分析解决方案的需求提供了更好的数据表示和知识推理。此外，还讨论了现有问题和未来研究方向。

    Jul, 2022

  • 知识图谱的演变：调查和展望

    知识图谱是多样化知识的结构化表示方式，广泛应用于各种智能应用。本文综述了各种类型的知识图谱（静态、动态、时态和事件型）的演化以及知识提取和推理技术，并介绍了不同类型知识图谱的实际应用，包括金融分析的案例研究。最后，我们提出了关于知识工程未来方向的观点，包括将知识图谱和大型语言模型的能力结合以及知识提取、推理和表示的发展。

    Oct, 2023

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 知识图谱维护：一个实用框架

    本文提出了一个实用的知识图谱策划框架，包括度量质量、验证和清理任务、查重和融合策略，旨在优化知识图谱质量。

    Aug, 2022

  • 对话系统中基于知识图谱的自然语言生成

    使用知识图谱增强对话代理的准确性和全面性，但在对话时生成文本仍被认为是一项具有挑战性的任务，本文回顾了知识图谱文本生成的不同架构，包括图神经网络、图变换器和序列到序列模型，选择使用序列到序列变压器模型（PLMs）作为知识图谱到文本生成任务的模型，并探索未来多语言维度的研究方向。

    Jul, 2023

  • 从文本生成知识图谱

    提出了一种通过对文本输入进行多阶段知识图谱生成的系统，并通过使用预训练的语言模型生成图节点，然后使用简单的边构造头部来使得从文本中提取知识图谱效率更高。该模型在 WebNLG 2020 挑战数据集，New York Times（NYT）和大规模 TekGen 数据集上表现不错，超过现有基线。

    Nov, 2022

  • 知识图谱的演进：疯狂的想法与业务影响

    本文描述了三代知识图谱：基于实体的知识图谱、基于文本的知识图谱和知识图谱与语言模型的集成，以及通过知识图谱演化研究思路的步骤，并展示了知识图谱在产业影响方面的技术。

    Aug, 2023

  • 知识图谱并不相同：探索真实知识图谱的属性和结构

    在这篇论文中，我们对来自各个领域（如自然科学、医学和自然语言处理）的 29 个真实知识图谱数据集进行了大规模比较研究，分析了它们的属性和结构模式，并根据发现提出了针对基于知识图谱模型开发和评估的几项建议。我们相信知识图谱中丰富的结构信息可以有益于各个领域更好地发展知识图谱模型，并希望这项研究能够有助于打破现有领域间的数据孤岛（例如机器学习、自然语言处理和科学人工智能之间的联系）。

    Nov, 2023

  • 图查询的近似答案

    知识图谱是不完全的，因为世界知识不完整且受到输入的偏见影响。本文概述了几种方法，这些方法被提出来以在这种环境下回答查询。首先，我们提供了各种查询类型的概述，这些方法可以支持这些查询类型，并介绍了用于评估的数据集以及它们的局限性。然后，我们概述了不同的方法，并描述了它们的表达能力、支持的图类型和推理能力。

    Aug, 2023