基于几何深度学习的知识图谱关键技术研究进展

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, 并展望了未来的研究方向和前景, 探讨知识图谱在航空航天军事上的潜在应用。

http://www.aeroweaponry.avic.com/CN/abstract/abstract10635.shtml