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

对自然语言处理中知识图谱相关研究领域进行综合调研，总结任务分类、相关贡献和研究进展，并提出了未来研究方向

Sep, 2022

开发了一个基于领域知识图谱和语义推理的癌症特定生物标志物发现和交互式问答系统，使用生物医学数据、领域本体论、信息提取方法以及大型语言模型进行知识图谱的构建和更新。

Oct, 2023

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

本文描述了如何构建一个特定领域的知识图谱，以帮助癌症生物标志物的发现和查询，并使用语义技术和信息抽取方法集成相关领域的知识和数据，提供交互式解释和问题回答。

Feb, 2023

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

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

本文回顾了图表示学习在生物医学领域的最新进展、关键挑战和未来的研究方向。

Jun, 2023