知識グラフ探索は我々はどこへ行くのか?【JST・京大機械翻訳】

Lissandrini Matteo; Pedersen Torben Bach; Hose Katja; Mottin Davide

文献

J-GLOBAL ID：202002222363397482 整理番号：20A2160954

知識グラフ探索は我々はどこへ行くのか?【JST・京大機械翻訳】

Knowledge graph exploration where are we and where are we going?

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資料名：
号： Summer 2020 ページ： 1-8 発行年： 2020年
JST資料番号： W5734A ISSN： 1931-1745 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

知識グラフ(KG)は,主題-先物-オブジェクトトリプルの形式における事実を表し,Web上の知識の表現と共有に広く用いられている。意味注釈で強化された複雑なドメインにおけるデータを表現する能力は,研究と産業の両方の注意を引き付けている。しかし,様々なドメインとそれらの世代プロセスにおける広範な採用は,これらの資源の内容を複雑にした。知識グラフ探索を,大規模で不慣れなKGのコンテンツの漸次発見と理解として話す。本論文では,KG探査のための最先端の手法の概要を示した。それらを3つの領域に分割する:プロファイリング,探索,および解析,およびKGプロファイリングとKG探索検索がかなりの注目を受けたが,探索的KG分析はまだその幼児期にあることを論じた。より進んだKG探査技術の設計に向けた有望な将来の研究方向の概要を結論づけた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 検索技術

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