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

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。

Feb, 2023

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

本研究论文基于最近对知识图谱（KG）和自然语言处理（NLP）的研究文献的调查，从企业环境的选定应用场景出发，探讨了这种组合所产生的协同效应。论文涵盖了 KG 构建、推理以及基于 KG 的 NLP 任务的各种方法。除了解释创新的企业用例外，我们还评估了它们在实际应用中的成熟度，并展望了未来的新兴应用领域。

Apr, 2024

本文首次提出了领域特定知识图谱的综合定义，并针对七个领域的相关学术作品，提出了最先进的知识图谱构建方法进行了全面的回顾。审视当前方法时，揭示了一系列的局限和不足，同时还强调指出了文献中现存问题和未知的研究方向。

Oct, 2020

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

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

本文系统综述知识图谱领域中的机遇和挑战。通过回顾知识图谱在人工智能系统和潜在应用领域中的机遇，以及知识图谱嵌入、知识获取、知识图谱完成、知识融合和知识推理等技术上的严重挑战，我们期望本次调查将为未来的研究和知识图谱的发展带来新的见解。

Mar, 2023

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

知识图谱（KGs）在表示大规模关联数据方面变得越来越普遍。本文识别了四个关键缺陷，它们同时限制了 KG 学习性能并减弱了人类与这些学习系统进行最佳接口的能力。我们认为，只有通过对 KG 学习系统的局限性进行综合、整体化的解决方案，人类和 KG 学习的共同赋能才能有效实现。

Feb, 2024