【摘 要】
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当前深度学习研究中存在的难点在于过度依赖大规模标注数据并且难以利用先验知识,而知识图谱作为强大的知识表达方式,为深度学习与知识的融合提供了可能。本文从基本概念与研
【机 构】
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西南财经大学统计学院,重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(项目编号:61876201),中央高校基本科研业务费研究项目(项目编号:JBK1901052).
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当前深度学习研究中存在的难点在于过度依赖大规模标注数据并且难以利用先验知识,而知识图谱作为强大的知识表达方式,为深度学习与知识的融合提供了可能。本文从基本概念与研究现状出发,调研了近年来知识图谱对于提升不同深度学习结构的贡献。首先本文调研了知识图谱在深度学习中的表达与应用分类,接下来详细总结了知识图谱作为深度学习的训练语料与模型监督的方法,进一步列举了运用知识图谱提升深度学习可解释性的研究进展,最后对面临的重大挑战和关键问题进行了总结。
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