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*知识图谱为实现语义化智能搜索以及知识互联打下了基础#xff0c;。#xff0c; *随着知识的发展#xff0c;传统的基于模板和规则构建的知识图谱已经被深度学习所替代。
知识组织得原则中#xff1a;知识的充分性、有序性和标准化规则。深度学习的效果在很大程度上…摘要
*知识图谱为实现语义化智能搜索以及知识互联打下了基础。 *随着知识的发展传统的基于模板和规则构建的知识图谱已经被深度学习所替代。
知识组织得原则中知识的充分性、有序性和标准化规则。深度学习的效果在很大程度上依赖大规模的样本、缺乏先验知识。导致某些结果可能背离人类知识和先验知识。深度学习不具备因果推理性缺乏可解释性。端到端学习人们无法清楚的解释每一个参数的意义。知识图谱用于深度学习时候的可解释性、因果推断性、指导性。
知识图谱的定义和架构
知识图谱旨在从多种类型的复杂数据中抽取概念、实体和关系。是事物关系的可计算模型。
知识图谱的体系架构
第一部分源数据的获取即在各个类型的数据中获取最有用的资源信息。第二部分知识融合用于关联多数据源的知识扩大知识范围。第三部分知识的计算和知识的应用。
知识图谱的构建技术
知识图谱从多种数据源中提取知识并存入知识图谱是构建大规模知识图谱的基础。知识融合可以解决不同知识图谱异构问题。知识计算是知识图谱的主要输出能力。
知识抽取
命名实体识别关系抽取
关系抽取
基于传统规则和模板的方法基于传统机器学习的方法 有监督半监督无监督三类。 基于深度学习的方法 流水线方法CNN、RNN及其改进模型实体关系联合抽取 基于参数共享的实体关系联合抽取基于序列标注的实体关系联合抽取。 知识融合 本体融合 本体集成和本体映射两大类。
本体映射 基于NLP的方法 基于结构的方法 基于实例的方法 综合方法 数据融合 实体合并实体对齐实体属性融合等方面 知识图谱的对齐算法可以分为3类 成对实体对齐局部实体对齐全局实体对齐。
知识推理
知识推理根据已经有得实体关系信息来推断新得事实结论从而进一步丰富知识图谱满足上游任务得需求。基于逻辑规则的推理 谓词逻辑推理本体推理随机推理 本体寻路算法 该算法通过一系列并行优化技术实现大规模的知识图谱。双层随机游走算法利用无向图来表示知识图谱 在全局模式和局部模式2中角度下对路径特征进行评估。提高了算法的准确率和召回率。 基于分布式特征表示的推理 基于翻译模型的知识推理基于张量分解的知识推理。基于语义匹配模型的知识推理。 提出 DistMult模型 基于深度学习的推理。
深度学习指导 深度学习推理
图网络相对于普通的神经网络具有归纳推广和组合概括能力。
存在困难和挑战
对于知识抽取技术现有的实体关系联合抽 取技术并未解决关系重叠问题算法准确率和召回率都较低。基于开放域的关系抽取还处于初级阶段多语种、大范围的多元实体关系抽取是当前面临的主要困难之一无监督关系抽取具有较高的可移植性和泛化性为开发域关系抽取任务提供了新的思路。对于知识融合技术实体对齐是最主要的手段如何实现高质量的实体对齐、共指消解是一项巨大的挑战开放领域下的实体对齐、共指消解以及多源数据库融合是当前主要的研究重点如何在短文本情况下准确地将实体链接到知识库中亟需解决将小样本学习应用到实体对齐是重要的研究方向。对于知识推理技术现有的知识推理技术大多只关注静态数据忽略了时间信息知识图谱的信息应该随着时间的推移而变化因此动态知识图谱推理还需要进行研究探索将知识图谱应用于深度学习还处于起步阶段
结束语 经验
到此为止慢慢的沿着综述将各种模型都给建立一波并将其全部都搞通搞精通完全理解透彻。
经验找到解决关系重叠有没有好的方法根据啥进行重叠以下都行的样子与打算。 给代码敲打熟悉然后给综述性文章看个四五篇然后开始自己找两三个自己现成的方法自己搞研究将其全部都搞定都行啦的样子域打算。
自己研究
可以先将动态知识图谱作为自己的研究方向。
