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Menschliches Wissen bietet ein formales Verständnis der Welt. Wissensgraphen, die strukturelle Beziehungen zwischen Entitäten darstellen, sind zu einer zunehmend beliebten Forschungsrichtung im Bereich Kognition und menschenähnlicher Intelligenz geworden. In dieser Übersicht bieten wir eine umfassende Betrachtung des Wissensgraphen mit den übergeordneten Forschungsthemen: 1) Wissensgraph-Darstellungslernen; 2) Wissenserwerb und -vervollständigung; 3) temporale Wissensgraphen; und 4) wissensbewusste Anwendungen. Wir fassen aktuelle Durchbrüche und Perspektiven zusammen, um zukünftige Forschung zu fördern. Wir schlagen eine Gesamtsicht-Kategorisierung und neue Taxonomien zu diesen Themen vor. Wissensgraph-Embedding wird aus vier Aspekten organisiert: Darstellungsraum, Bewertungsfunktion, Kodierungsmodelle und Zusatzinformationen. Für den Wissenserwerb, insbesondere die Vervollständigung von Wissensgraphen, werden Embedding-Methoden, Pfad-Inferenz und logisches Regel-Schließen untersucht. Wir erkunden zudem mehrere aufkommende Themen wie metarelationelles Lernen, Commonsense-Schlussfolgerung und temporale Wissensgraphen. Zur Förderung zukünftiger Forschung zu Wissensgraphen stellen wir eine kuratierte Sammlung von Datensätzen und Open-Source-Bibliotheken für verschiedene Aufgaben bereit. Abschließend geben wir einen umfassenden Ausblick auf mehrere vielversprechende Forschungsrichtungen.
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Shaoxiong Ji
Shirui Pan
Erik Cambria
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Monash University
University of Illinois Chicago
Nanyang Technological University
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Ji et al. (Mon,) untersuchten diese Fragestellung.
www.synapsesocial.com/papers/69d8cc5fa5ecc596b5d1883b — DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2021.3070843
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