論文の概要: Knowledge Graphs in Manufacturing and Production: A Systematic
Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09049v1
- Date: Wed, 16 Dec 2020 16:15:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 02:59:54.345081
- Title: Knowledge Graphs in Manufacturing and Production: A Systematic
Literature Review
- Title（参考訳）: 生産・生産における知識グラフ : 体系的文献レビュー
- Authors: Georg Buchgeher, David Gabauer, Jorge Martinez-Gil, Lisa Ehrlinger
- Abstract要約: 製造と生産におけるナレッジグラフは、生産ラインをより効率的で柔軟にし、高品質の出力を目指しています。
これにより、知識グラフは企業が産業の4.0の目標に達するのを魅力的にしている。
この分野の既存の研究は非常に予備的であり、ナレッジグラフをどのように適用できるかを分析する研究がさらに必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge graphs in manufacturing and production aim to make production lines
more efficient and flexible with higher quality output. This makes knowledge
graphs attractive for companies to reach Industry 4.0 goals. However, existing
research in the field is quite preliminary, and more research effort on
analyzing how knowledge graphs can be applied in the field of manufacturing and
production is needed. Therefore, we have conducted a systematic literature
review as an attempt to characterize the state-of-the-art in this field, i.e.,
by identifying exiting research and by identifying gaps and opportunities for
further research. To do that, we have focused on finding the primary studies in
the existing literature, which were classified and analyzed according to four
criteria: bibliometric key facts, research type facets, knowledge graph
characteristics, and application scenarios. Besides, an evaluation of the
primary studies has also been carried out to gain deeper insights in terms of
methodology, empirical evidence, and relevance. As a result, we can offer a
complete picture of the domain, which includes such interesting aspects as the
fact that knowledge fusion is currently the main use case for knowledge graphs,
that empirical research and industrial application are still missing to a large
extent, that graph embeddings are not fully exploited, and that technical
literature is fast-growing but seems to be still far from its peak.
- Abstract（参考訳）: 製造および生産における知識グラフは、生産ラインをより高い品質の出力でより効率的かつ柔軟にすることを目的としている。
これにより、知識グラフは企業が産業の4.0の目標に達するのを魅力的にしている。
しかし、この分野における既存の研究は非常に予備的であり、製造・生産分野における知識グラフの適用方法を分析するためのさらなる研究が必要である。
そこで我々は,この分野の最先端を特徴づける試みとして,退出研究を同定し,さらなる研究のためのギャップと機会を識別し,体系的な文献レビューを行った。
そこで本研究では,文献の重要事実,研究型ファセット,知識グラフの特徴,応用シナリオの4つの基準に従って分類・分析された既存文献の主研究の発見に焦点をあてた。
さらに,方法論,実証的証拠,関連性の観点からより深い知見を得るために,本研究の評価も行われている。
その結果、知識融合が現在、知識グラフの主要なユースケースであるという事実、経験的研究と産業的応用が依然として欠落していること、グラフ埋め込みが十分に活用されていないこと、技術的文献が急速に成長しているにもかかわらずピークには程遠いと思われることなど、ドメインの全体像を提供することができる。
関連論文リスト
- Fairness and Bias Mitigation in Computer Vision: A Survey [61.01658257223365]
コンピュータビジョンシステムは、高精細な現実世界のアプリケーションにますますデプロイされている。
歴史的または人為的なデータにおいて差別的な傾向を伝播または増幅しないことを確実にする必要がある。
本稿では,コンピュータビジョンの文脈における現在進行中の傾向と成功をまとめた,公平性に関する総合的な調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-05T13:44:22Z) - Knowledge Graph Extension by Entity Type Recognition [2.8231106019727195]
本稿では,エンティティ型認識に基づく知識グラフ拡張フレームワークを提案する。
このフレームワークは、異なる知識グラフ間でスキーマとエンティティを整列させることにより、高品質な知識抽出を実現することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T19:55:03Z) - Manufacturing Service Capability Prediction with Graph Neural Networks [11.15269328474278]
本研究では,知識グラフ上でのサービス機能識別のためのグラフニューラルネットワークを用いた手法を提案する。
識別性能を向上させるために,グラフノードの近傍から情報を集約する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T22:39:47Z) - A Survey on Data Selection for Language Models [148.300726396877]
データ選択方法は、トレーニングデータセットに含まれるデータポイントを決定することを目的としている。
ディープラーニングは、主に実証的な証拠によって駆動され、大規模なデータに対する実験は高価である。
広範なデータ選択研究のリソースを持つ組織はほとんどない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:54:35Z) - Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and
Prompting [56.25730255038747]
この調査は、最近の展開を合成し、比較洞察を提供し、将来の方向性を特定するための取り組みである。
我々は,既存の研究をメタラーニングアプローチ,事前学習アプローチ,ハイブリッドアプローチの3つの主要なファミリーに体系的に分類した。
これらの手法間の関係を解析し,その強みと限界を比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T14:32:42Z) - Iterative Zero-Shot LLM Prompting for Knowledge Graph Construction [104.29108668347727]
本稿では,最新の生成型大規模言語モデルの可能性を活用する,革新的な知識グラフ生成手法を提案する。
このアプローチは、新しい反復的なゼロショットと外部知識に依存しない戦略を含むパイプラインで伝達される。
我々は、我々の提案がスケーラブルで多目的な知識グラフ構築に適したソリューションであり、異なる新しい文脈に適用できると主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T16:01:45Z) - Research Trends and Applications of Data Augmentation Algorithms [77.34726150561087]
我々は,データ拡張アルゴリズムの適用分野,使用するアルゴリズムの種類,重要な研究動向,時間経過に伴う研究の進展,およびデータ拡張文学における研究ギャップを同定する。
我々は、読者がデータ拡張の可能性を理解し、将来の研究方向を特定し、データ拡張研究の中で質問を開くことを期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T11:38:32Z) - A Taxonomy and Archetypes of Business Analytics in Smart Manufacturing [0.0]
ビジネス分析はスマートマニュファクチャリングの重要な要因だ。
しかし、研究者や実践者は、進歩の追跡と分野における新たな知識獲得に苦慮している。
我々は、スマートマニュファクチャリングにおけるビジネス分析の古型を導出するだけでなく、四部分類を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T16:13:45Z) - Generating Knowledge Graphs by Employing Natural Language Processing and
Machine Learning Techniques within the Scholarly Domain [1.9004296236396943]
本稿では、自然言語処理と機械学習を利用して研究論文から実体や関係を抽出する新しいアーキテクチャを提案する。
本研究では,現在最先端の自然言語処理ツールとテキストマイニングツールを用いて,知識抽出の課題に取り組む。
セマンティックWebドメイン内の論文26,827件から抽出した109,105件のトリプルを含む科学知識グラフを作成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-28T08:31:40Z) - Knowledge Graphs [43.06435841693428]
我々は、知識グラフに使用される様々なグラフベースのデータモデルとクエリ言語を動機付け、対比する。
本稿では,帰納的手法と帰納的手法を組み合わせた知識の表現と抽出について説明する。
我々は知識グラフの高レベルな今後の研究方向性を結論づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-04T20:20:32Z) - A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and
Applications [89.78089494738002]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-02T13:17:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。