論文の概要: Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13948v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 12:10:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 14:38:24.271470
- Title: Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges
- Title（参考訳）: ナレッジグラフ: 機会と課題
- Authors: Ciyuan Peng, Feng Xia, Mehdi Naseriparsa, Francesco Osborne
- Abstract要約: 膨大な量の知識を適切に整理し、表現することが重要になっている。
グラフデータとして、知識グラフは現実世界の知識を蓄積し伝達する。
本稿では知識グラフの機会と課題に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.868053839556011
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: With the explosive growth of artificial intelligence (AI) and big data, it
has become vitally important to organize and represent the enormous volume of
knowledge appropriately. As graph data, knowledge graphs accumulate and convey
knowledge of the real world. It has been well-recognized that knowledge graphs
effectively represent complex information; hence, they rapidly gain the
attention of academia and industry in recent years. Thus to develop a deeper
understanding of knowledge graphs, this paper presents a systematic overview of
this field. Specifically, we focus on the opportunities and challenges of
knowledge graphs. We first review the opportunities of knowledge graphs in
terms of two aspects: (1) AI systems built upon knowledge graphs; (2) potential
application fields of knowledge graphs. Then, we thoroughly discuss severe
technical challenges in this field, such as knowledge graph embeddings,
knowledge acquisition, knowledge graph completion, knowledge fusion, and
knowledge reasoning. We expect that this survey will shed new light on future
research and the development of knowledge graphs.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とビッグデータの爆発的成長により、膨大な量の知識を適切に整理し、表現することが極めて重要である。
グラフデータとして、知識グラフは現実世界の知識を蓄積し伝達する。
知識グラフは複雑な情報を効果的に表現していることがよく認識されており、近年は学術や産業の注目を集めている。
そこで本稿では,知識グラフの理解を深めるために,この分野を体系的に概観する。
具体的には、知識グラフの機会と課題に焦点を当てる。
まず,(1)知識グラフに基づくaiシステム,(2)知識グラフの応用分野の可能性,という2つの側面から知識グラフの機会を考察する。
そこで我々は,知識グラフの埋め込み,知識獲得,知識グラフの完成,知識融合,知識推論など,この分野の深刻な技術的課題を徹底的に議論する。
この調査は、今後の研究と知識グラフの開発に新たな光を当てることを期待している。
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