知识图谱近三年来的论文综述下载

weixin_39821620 2023-01-23 14:00:15

一些知识图谱理论和应用的论文综述。包含一些下游应用，比如医疗等各领域的应用。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_41517071/87369749?utm_source=bbsseo

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从最近一两年有关知识图谱的顶会论文中可以发现，越来越多的国内外研究者开始关注动态时序知识图谱，可见时序知识图谱已经成为了一大研究趋势，相信之后会有更多相关研究出来。因此，这期我们对综述论文的时序知识图谱部分接着进行解读，同时泽宇给出一些时序知识图谱的研究现状。当前的知识图谱的研究主要集中在事实不随时间变化的静态知识图谱上，而知识图谱的时序动态性则很少被研究。但是，时间对于表示知识非常重要，因为结构化知识仅在特定时期内有效，事实的发展遵循时间顺序。最近的一些研究开始将时间信息纳入知识图谱表示学习和知识图谱

上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》的知识表示学习部分，本期我们将一起学习这篇论文的知识图谱补全部分。论文地址： https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdfarxiv.org 由于知识图谱的不完整性，知识图谱补全可以用来向知识图谱中添加新的三元组。典型的知识图谱补全子任务包括链接预测，实体预测和关系预.

综述文章中基于双层分类体系，系统地回顾了现有的知识图谱推理（KGR）模型。顶层分类为图类型（包括静态、时序和多模态知识图谱），底层分类为技术和场景。文章中涵盖了三种图类型、十四种技术和四种推理场景，为知识图谱推理提供了系统的综述。此外，还总结了知识图谱推理面临的挑战，并指出了潜在的发展机遇，以启发读者。为了方便研究，社区在GitHub上共享了221个最先进的KGR模型（包括论文和代码）以及69个典型数据集的集合。

论文摘要论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications，发表日期2020年，论文PDF，点击链接。代表实体间结构关系的知识图谱已成为认知和人类智能研究的一个日益流行的方向。在这篇论文中，作者对知识图谱进行了全面的回顾，涵盖了1)知识图谱表示学习、2)知识获取和补全、3)时序知识图谱、4)知识感知应用等方面的研究主题，并总结了最近的突破和未来的研究方向。作者对这些主题进行全视图分类。知识图谱嵌入从表

以GPT为代表的大模型，是全新一代知识表示和调用方式，相比以往知识图谱的方式，更加高效智能可扩展等，开启通用人工智能之门。但符号化的知识图谱过时了吗？并非如此，大语言模型和知识图谱不是互相替代，而是相互依存的关系，知识图谱和大模型可以进行很好的结合，互相促进，提升知识利用的效果。（文末送书）这次我整理了5篇最新知识图谱综述论文+ 10篇最新KG+sora论文+ 152篇知识图谱论文+ 2节顶...

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