論文の概要: A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00388v4
• Date: Thu, 1 Apr 2021 05:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 19:48:22.921154
• Title: A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications
• Title（参考訳）: 知識グラフに関する調査 : 表現・獲得・応用
• Authors: Shaoxiong Ji and Shirui Pan and Erik Cambria and Pekka Marttinen and Philip S. Yu
• Abstract要約: 我々は,1)知識グラフ表現学習,2)知識獲得と完成,3)時間的知識グラフ,および4)知識認識アプリケーションに関する研究トピックをレビューする。 知識獲得、特に知識グラフの完成、埋め込み方法、経路推論、論理ルール推論について概観する。 メタラーニング、コモンセンス推論、時間的知識グラフなど、いくつかの新しいトピックを探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.78089494738002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human knowledge provides a formal understanding of the world. Knowledge graphs that represent structural relations between entities have become an increasingly popular research direction towards cognition and human-level intelligence. In this survey, we provide a comprehensive review of knowledge graph covering overall research topics about 1) knowledge graph representation learning, 2) knowledge acquisition and completion, 3) temporal knowledge graph, and 4) knowledge-aware applications, and summarize recent breakthroughs and perspective directions to facilitate future research. We propose a full-view categorization and new taxonomies on these topics. Knowledge graph embedding is organized from four aspects of representation space, scoring function, encoding models, and auxiliary information. For knowledge acquisition, especially knowledge graph completion, embedding methods, path inference, and logical rule reasoning, are reviewed. We further explore several emerging topics, including meta relational learning, commonsense reasoning, and temporal knowledge graphs. To facilitate future research on knowledge graphs, we also provide a curated collection of datasets and open-source libraries on different tasks. In the end, we have a thorough outlook on several promising research directions.
• Abstract（参考訳）: 人間の知識は世界を形式的に理解する。 エンティティ間の構造的関係を表す知識グラフは、認知と人間レベルの知性に対する研究の方向性としてますます人気が高まっている。 本調査では,知識グラフに関する総合的な研究内容のレビューを行う。 1)知識グラフ表現学習 2)知識の獲得及び完成 3)時間的知識グラフ、及び 4)知識を意識した応用,今後の研究を促進するための最近のブレークスルーと視点の方向性をまとめる。 本稿では,これらのトピックに関する分類と分類を提案する。 知識グラフ埋め込みは、表現空間、スコアリング関数、エンコードモデル、補助情報という4つの側面から構成される。 知識獲得、特に知識グラフの完成、埋め込み方法、経路推論、論理ルール推論について概観する。 メタリレーショナル学習,コモンセンス推論,時間的知識グラフなど,新たなトピックについても検討する。 知識グラフの今後の研究を容易にするため、さまざまなタスクに関するデータセットとオープンソースライブラリのキュレートされたコレクションも提供します。 最終的には、いくつかの有望な研究方向性について、徹底的に展望する。

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