知识表示学习研究进展

发布时间：2017-11-22 15:29

  本文关键词：知识表示学习研究进展

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【摘要】：人们构建的知识库通常被表示为网络形式,节点代表实体,连边代表实体间的关系.在网络表示形式下,人们需要设计专门的图算法存储和利用知识库,存在费时费力的缺点,并受到数据稀疏问题的困扰.最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛关注.表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,知识表示学习则面向知识库中的实体和关系进行表示学习.该技术可以在低维空间中高效计算实体和关系的语义联系,有效解决数据稀疏问题,使知识获取、融合和推理的性能得到显著提升.介绍知识表示学习的最新进展,总结该技术面临的主要挑战和可能解决方案,并展望该技术的未来发展方向与前景.
【作者单位】： 清华大学计算机科学与技术系;智能技术与系统国家重点实验室(清华大学);清华信息科学与技术国家实验室(筹);
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340501) 国家自然科学基金项目(61572273,61532010) 清华大学自主科研计划基金项目(2015THZ)~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 知识库将人类知识组织成结构化的知识系统.人们花费大量精力构建了各种结构化的知识库,如语言知识库WordNet[1]、世界知识库Freebase[2]等.知识库是推动人工智能学科发展和支撑智能信息服务应用(如智能搜索、智能问答、个性化推荐等)的重要基础技术.为了改进信息服务质量,国内

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