知识图谱构建的最新技术综述与未来挑战
人工智能
2022-01-03 v2 数据库
摘要
全球数据圈正在快速增长，预计到2025年将达到175 ZB。然而，大部分内容是非结构化的，无法被机器理解。将这些数据结构化为知识图谱，能够支持深度问答、推荐系统、语义搜索等多种智能应用。知识图谱是一种新兴技术，它允许利用内容及其上下文进行逻辑推理并发现新的洞察。因此，它提供了必要的语法和推理语义，使机器能够解决复杂的医疗、安全、金融机构、经济和商业问题。因此，企业正投入精力构建和维护知识图谱，以支持各种下游应用。人工方法成本过高，而自动化方案可以将构建知识图谱的成本降低15至250倍。本文评述了能够自主生成接近人类质量的知识图谱的最先进自动化技术。此外，本文还强调了为交付高质量知识图谱而需要解决的不同研究问题。
引用
@article{arxiv.2110.08012,
title = {A Survey on State-of-the-art Techniques for Knowledge Graphs Construction and Challenges ahead},
author = {Ali Hur and Naeem Janjua and Mohiuddin Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.08012},
year = {2022}
}