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Menschliches Wissen bietet ein formales Verständnis der Welt. Wissensgraphen, die strukturelle Beziehungen zwischen Entitäten darstellen, sind eine zunehmend beliebte Forschungsrichtung im Hinblick auf Kognition und menschliche Intelligenz. In dieser Übersicht geben wir einen umfassenden Überblick über Wissensgraphen und behandeln dabei folgende Forschungsthemen: 1) Wissensgraph-Darstellungslernen; 2) Wissensakquise und -vervollständigung; 3) temporale Wissensgraphen; und 4) wissensbewusste Anwendungen. Zudem fassen wir aktuelle Durchbrüche und zukünftige Perspektiven zusammen, um die weitere Forschung zu erleichtern. Wir schlagen eine ganzheitliche Kategorisierung und neue Taxonomien für diese Themen vor. Die Einbettung von Wissensgraphen wird aus vier Perspektiven organisiert: Darstellungsraum, Bewertungsfunktion, Kodierungsmodelle und Zusatzinformationen. Für die Wissensakquise, insbesondere die Vervollständigung von Wissensgraphen, werden Einbettungsmethoden, Pfadinferenz und logisches Regel-Schließen überprüft. Weiterhin erforschen wir mehrere aufkommende Themen, einschließlich metarelationelles Lernen, Alltagswissen und temporale Wissensgraphen. Zur Förderung der zukünftigen Forschung stellen wir zudem eine sorgfältig zusammengestellte Sammlung von Datensätzen und Open-Source-Bibliotheken für unterschiedliche Aufgaben bereit. Abschließend geben wir einen ausführlichen 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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