論文の概要: A Decade of Knowledge Graphs in Natural Language Processing: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00105v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 21:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 13:29:36.262118
• Title: A Decade of Knowledge Graphs in Natural Language Processing: A Survey
• Title（参考訳）: 自然言語処理における10年間の知識グラフ--調査
• Authors: Phillip Schneider, Tim Schopf, Juraj Vladika, Mikhail Galkin, Elena Simperl and Florian Matthes
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)は学術と産業の両方から関心を集めている。 実体間の意味関係の表現として、KGは自然言語処理に特に関係があることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3358633215849927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In pace with developments in the research field of artificial intelligence, knowledge graphs (KGs) have attracted a surge of interest from both academia and industry. As a representation of semantic relations between entities, KGs have proven to be particularly relevant for natural language processing (NLP), experiencing a rapid spread and wide adoption within recent years. Given the increasing amount of research work in this area, several KG-related approaches have been surveyed in the NLP research community. However, a comprehensive study that categorizes established topics and reviews the maturity of individual research streams remains absent to this day. Contributing to closing this gap, we systematically analyzed 507 papers from the literature on KGs in NLP. Our survey encompasses a multifaceted review of tasks, research types, and contributions. As a result, we present a structured overview of the research landscape, provide a taxonomy of tasks, summarize our findings, and highlight directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の研究分野の発展に伴い、知識グラフ(KG)は学術と産業の両方から関心を集めている。 実体間の意味関係の表現として、KGは自然言語処理(NLP)に特に関係があることが証明されており、近年は急速に普及し広く採用されている。 この分野の研究が増えていることから、NLP研究コミュニティではいくつかのKG関連のアプローチが調査されている。 しかし、確立したトピックを分類し、個々の研究の流れの成熟度をレビューする総合的な研究は、現在でも残っていない。 このギャップを埋めるために,NLPのKGに関する文献から507論文を体系的に分析した。 本調査は,タスク,研究タイプ,コントリビューションの多面的レビューを含む。 その結果,研究現場の構造化された概観,課題の分類,知見の要約,今後の課題の方向性を強調する。

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