【摘 要】
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知识图谱用一种结构化的方式存储实体、实体的属性以及实体之间的关系。由于知识图谱中的知识易于被计算机处理,因此它在许多自然语言处理任务中都起着至关重要的作用。虽然
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016QY01W0200);国家自然科学基金青年项目(61502066);重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyjA40018)资助
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知识图谱用一种结构化的方式存储实体、实体的属性以及实体之间的关系。由于知识图谱中的知识易于被计算机处理,因此它在许多自然语言处理任务中都起着至关重要的作用。虽然从绝对数量来看,现有的知识图谱已经包含了海量的三元组事实,但是与真实世界中存在的知识相比它远远不够。因此,如何完善知识图谱成为目前的研究热点。现有的研究方向主要分为内部推理和外部抽取两类,然而这些方法仍有很大的提升空间:一方面,由于知识图谱内部知识存在错误或缺失,可能会在推理时产生错误的扩散;另一方面,现有的知识抽取方法主要集中于对实体类型、关系等
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