【摘 要】
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知识图谱以图的方式承载着结构化的人类知识。作为将知识整合进入人工智能系统的媒介,知识图谱的研究日益流行。知识图谱在众多人工智能相关的应用上崭露头角,例如问答系统、
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学人工智能研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61822113),国家重点研发计划(2018YFA060550),湖北省自然科学基金项目(2018CFA050),湖北省科技厅重大专项(2019AEA170)
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知识图谱以图的方式承载着结构化的人类知识。作为将知识整合进入人工智能系统的媒介,知识图谱的研究日益流行。知识图谱在众多人工智能相关的应用上崭露头角,例如问答系统、信息检索、自然语言处理、推荐系统等。然而,传统的深度学习不能很好地处理知识图谱这类非欧式数据。随着图神经网络的快速发展,几何深度学习成为建模非欧式数据的重要理论。本文以几何深度学习的视角,以图神经网络为重点,总结了近期基于图神经网络的知识图谱关键技术研究进展。具体地,本文总结了知识图谱中知识获取、知识表示、知识推理这三个较为核心的研究领域,并展望
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