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知识图谱研究综述

被引：108
作者：
李涓子
侯磊
机构：
[1] 清华大学计算机科学与技术系
来源：
山西大学学报(自然科学版) | 2017年 / 40卷 / 03期
关键词：
知识图谱; 知识表示; 知识获取; 语义集成; 知识应用;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论]; TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
知识图谱以结构化的方式描述客观世界中概念、实体及其间的关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱与大数据和深度学习一起,正在成为推动人工智能发展的核心驱动力。文章概述了当前已有的重要知识资源,对知识图谱关键技术——知识表示、知识图谱构建和知识图谱应用进行了综述,并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。
引用
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页码：454 / 459
页数：6
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