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知识图谱是人工智能类脑计算的关键基础设施,是一种知识存储与管理的形式。通用知识图谱已经取得了较好的进展,而特定专业的领域知识图谱构建则面对着可用语料少、领域专家稀缺以及样本标注困难等冷启动问题。本文重点描述了北京理工大学计算机学院团队在小样本基础上构建领域知识图谱的两种解决方案:KGB知识图谱人机引擎,以及小样本深度学习的知识抽取方法。本文还展示了其在情报分析方面的应用。此课题得到了国家自然科学基金和"两高一部"课题资助。