基于几何深度学习的知识图谱关键技术研究进展

• 作者: 万国佳 杜博 纪颖
• 来源期刊: 航空兵器
• 学科: 工学
• 关键词: 知识图谱 几何深度学习 人工智能 图神经网络 知识推理
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能基础理论与技术
• 页码范围: 1-10
• 页数: 10页
• 分类号: TJ760|TP18
• 字数: 9406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0030

摘要

知识图谱以图的方式承载着结构化的人类知识.作为将知识整合进入人工智能系统的媒介,知识图谱的研究日益流行.知识图谱在众多人工智能相关的应用上崭露头角,例如问答系统、信息检索、自然语言处理、推荐系统等.然而,传统的深度学习不能很好地处理知识图谱这类非欧式数据.随着图神经网络的快速发展,几何深度学习成为建模非欧式数据的重要理论.本文以几何深度学习的视角,以图神经网络为重点,总结了近期基于图神经网络的知识图谱关键技术研究进展.具体地,本文总结了知识图谱中知识获取、知识表示、知识推理这三个较为核心的研究领域,并展望了未来的研究方向和前景,探讨知识图谱在航空航天军事上的潜在应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜博	武汉大学计算机学院	45	386	11.0	18.0
5	万国佳	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
9	纪颖	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0