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  • 知识图谱表示学习与推理方法处理领域的研究热点(1)

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    抽象知识图谱以其错综复杂、信息密集和语义相关的特点,促进知识的应用和神经网络学科的发展。知识表示学习方法的发展和对认知智能的日益增长的需求使得知识表示和推理成为当前知识图谱和自然语言处理领域的研究热点。得益于良好的知识表示学习方法,基于表示学习的大规模知识推理已在相关数据集上得到验证。本文的主要工作如下: ①梳理现有的表示学习和推理方法,将知识图谱推理方法分为:距离模型法、双线性模型语义相似度法、神经网络学习法和图神经网络学习法; ② 对未来知识图谱表示学习和推理方法的展望。知识图谱表示学习和推理方法的发展对于推动整个知识共同体和强人工智能的发展具有重要意义。

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    通讯作者:xian_software@163。 com。邮箱:552122632@@qq。 com

    作者简介:翁金塔(1997-),男,博士。学生。 .

    引用这篇文章:

    翁金塔、邱静、张光华。面向推理的知识图谱表示学习方法综述[J].广州大学学报(自然科学版), 2021, 20(3): 80-89.

    翁金塔,邱静词语相似度计算方法研究 徐清词语相似度计算方法研究 徐清,张光华。用于推理的知识图谱表示学习方法:综述。 , 2021, 20(3): 80-89.

    本文链接:

    SteinerT, VerborghR, TroncyR, et al.Addingrealtimecoveragetothegoogleknowledgegraph [C]∥第 11 届国际语义网络会议(ISWC2012).Aachen:Citeseer, 2012:65-68.

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