个人知识图谱生态系统:调查和研究路线图
个人知识图谱(PKG)是一种为个人提供将其碎片化个人数据存储和 consololidate 到中心位置的方法,既提高了服务个性化,又保持了完全用户控制。本文通过提出一个完整的解决方案来解决实用的具有用户友好界面的 PKG 实现的缺失。我们的方法包括(1)面向用户的 PKG 客户端,使终端用户可以通过自然语言语句轻松管理其个人数据,并且(2)面向服务的 PKG API。为了解决在 PKG 中表示这些语句的复杂性,我们提出了一种基于 RDF 的 PKG 词汇表,并支持访问权限和来源的属性。
Feb, 2024
病患中心知识图谱(PCKGs)是医疗保健领域的重要转变,通过以整体性和多维度的方式映射患者的健康信息,聚焦于个体化患者护理。这篇文献综述探讨了 PCKGs 的方法学、挑战和机遇,以及它们在整合不同医疗保健数据和通过统一的健康视角增强患者护理方面的作用。此外,本文还讨论了 PCKG 发展的复杂性,包括本体设计、数据整合技术、知识提取以及知识的结构化表示等。文章强调了推理、语义搜索和推理机制等先进技术在构建和评估可行的 PCKGs 时的重要性,并进一步探讨了 PCKGs 在个体化医学中的实际应用,强调了它们在改善疾病预测和制定有效治疗计划方面的重要性。总体而言,本文提供了关于 PCKGs 当前技术和最佳实践的基础视角,指导未来在这一动态领域的研究和应用。
Feb, 2024
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
本文总结了健康医疗知识图谱的构建管道和关键技术,并介绍了其在高级临床决策支持等医疗领域的革命性影响,最后探讨了在大语言模型时代创造全面准确的健康医疗知识图谱的机会。
Jun, 2023
本文提出一种基于星形本体的端到端表示学习框架,从结构化和非结构化数据中提取面向实体的知识图谱,采用图神经网络创建紧凑的图形表示,并利用研究结果进行再入院预测。
May, 2023
该论文提出了一种异构的、可持续的 K-12 教育知识图谱 EDUKG, 其中包含了一个交叉学科的本体论、一种从教科书中提取事实知识的方法以及一种通用的实体链接系统。EDUKG 已经发布并且包含超过 2.52 亿个实体和 38.6 亿个三元组。
Oct, 2022