新一代知识图谱关键技术综述

作     者：王萌 王昊奋 李博涵 赵翔 王鑫 Wang Meng;Wang Haofen;Li Bohan;Zhao Xiang;Wang Xin

作者机构：东南大学计算机科学与工程学院南京211189 同济大学创意设计学院上海200092 南京航空航天大学计算机学院南京211106 国防科技大学信息系统工程国家重点实验室长沙410073 天津大学智能与计算学部天津300072 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2022年第59卷第9期

页      面：1947-1965页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFE0198600) 国家自然科学基金项目(61906037,62176185,62072099,61872446,61972275) 中央高校基本科研业务费专项资金(22120210109)。 

主　　题：知识图谱 多模态数据 表示学习 预训练模型 认知智能 神经符号系统 

摘      要：近年来,国内外在新一代知识图谱的关键技术和理论方面取得了一定进展,以知识图谱为载体的典型应用也逐渐走进各个行业领域,包括智能问答、推荐系统、个人助手等.然而,在大数据环境和新基建背景下,数据对象和交互方式的日益丰富和变化,对新一代知识图谱在基础理论、体系架构、关键技术等方面提出新的需求,带来新的挑战.将综述国内外新一代知识图谱的关键技术研究发展现状,重点从非结构化多模态数据组织与理解、大规模动态图谱表示学习与预训练模型、神经符号结合的知识更新与推理3方面对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析.最后,就未来的技术挑战和研究方向进行展望.