【摘 要】
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早在1972年的文献中就出现了“知识图谱”这个术语,2012年5月,谷歌公司明确地提出了知识图谱的概念并构建了一个大规模的知识图谱,开知识图谱研究之先河.知识图谱用结点表示语义符号,用边表示符号与符号之间的语义关系,构成了一种通用的语义知识形式化的描述,成为了自然语言处理的重要资源.本文介绍知识图谱的发展历史和基本原理,对于知识图谱的三元组(头实体,关系,尾实体)进行了形式化的描述,分析了知识图谱在自然语言处理研究中的重要作用,并分别介绍了Wikipedia、DBpedia、TAGO、Freebase、W
【机 构】
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黑龙江大学俄罗斯语言文学与文化研究中心,哈尔滨150080;杭州师范大学,杭州311121
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早在1972年的文献中就出现了“知识图谱”这个术语,2012年5月,谷歌公司明确地提出了知识图谱的概念并构建了一个大规模的知识图谱,开知识图谱研究之先河.知识图谱用结点表示语义符号,用边表示符号与符号之间的语义关系,构成了一种通用的语义知识形式化的描述,成为了自然语言处理的重要资源.本文介绍知识图谱的发展历史和基本原理,对于知识图谱的三元组(头实体,关系,尾实体)进行了形式化的描述,分析了知识图谱在自然语言处理研究中的重要作用,并分别介绍了Wikipedia、DBpedia、TAGO、Freebase、Wikidata、NELL、Knowledge Vault等大规模的知识图谱以及我国以中文为主语言的知识图谱和COKG-19知识图谱.由于知识图谱的三元组是建立在谓词逻辑的基础之上的,其表示方式有一定的局限性,本文建议把深度学习中的词向量与知识图谱结合起来,把基于直觉的“系统1”知识和基于理性分析的“系统2”知识结合起来,改进当前知识图谱的不足,把知识图谱推进到认知图谱.
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