新一代知识图谱关键技术综述

被引：203

作者：

王萌 ^{[1
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王昊奋 ^{[2
]}

李博涵 ^{[3
]}

赵翔 ^{[4
]}

王鑫 ^{[5
]}

机构：

[1] 东南大学计算机科学与工程学院

[2] 同济大学创意设计学院

[3] 南京航空航天大学计算机学院

[4] 国防科技大学信息系统工程国家重点实验室

[5] 天津大学智能与计算学部

来源：

计算机研究与发展 | 2022年 / 09期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

知识图谱; 多模态数据; 表示学习; 预训练模型; 认知智能; 神经符号系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

近年来，国内外在新一代知识图谱的关键技术和理论方面取得了一定进展，以知识图谱为载体的典型应用也逐渐走进各个行业领域，包括智能问答、推荐系统、个人助手等.然而，在大数据环境和新基建背景下，数据对象和交互方式的日益丰富和变化，对新一代知识图谱在基础理论、体系架构、关键技术等方面提出新的需求，带来新的挑战.将综述国内外新一代知识图谱的关键技术研究发展现状，重点从非结构化多模态数据组织与理解、大规模动态图谱表示学习与预训练模型、神经符号结合的知识更新与推理3方面对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析.最后，就未来的技术挑战和研究方向进行展望.

引用

页码：1947 / 1965

页数：19

共 29 条

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