本文關鍵詞：知識表示學習研究進展

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【摘要】：人們構建的知識庫通常被表示為網絡形式,節(jié)點代表實體,連邊代表實體間的關系.在網絡表示形式下,人們需要設計專門的圖算法存儲和利用知識庫,存在費時費力的缺點,并受到數據稀疏問題的困擾.最近,以深度學習為代表的表示學習技術受到廣泛關注.表示學習旨在將研究對象的語義信息表示為稠密低維實值向量,知識表示學習則面向知識庫中的實體和關系進行表示學習.該技術可以在低維空間中高效計算實體和關系的語義聯(lián)系,有效解決數據稀疏問題,使知識獲取、融合和推理的性能得到顯著提升.介紹知識表示學習的最新進展,總結該技術面臨的主要挑戰(zhàn)和可能解決方案,并展望該技術的未來發(fā)展方向與前景.
【作者單位】： 清華大學計算機科學與技術系;智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室(清華大學);清華信息科學與技術國家實驗室(籌);
【基金】：國家“九七三”重點基礎研究發(fā)展計劃基金項目(2014CB340501) 國家自然科學基金項目(61572273,61532010) 清華大學自主科研計劃基金項目(2015THZ)~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 知識庫將人類知識組織成結構化的知識系統(tǒng).人們花費大量精力構建了各種結構化的知識庫,如語言知識庫WordNet[1]、世界知識庫Freebase[2]等.知識庫是推動人工智能學科發(fā)展和支撐智能信息服務應用(如智能搜索、智能問答、個性化推薦等)的重要基礎技術.為了改進信息服務質量,國內

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本文編號：1215198