論理と埋込みによる知識グラフ推論:調査と展望【JST・京大機械翻訳】

Zhang Wen; Chen Jiaoyan; Li Juan; Xu Zezhong; Pan Jeff Z.; Chen Huajun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207846451348 整理番号：22P0290024

論理と埋込みによる知識グラフ推論:調査と展望【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Graph Reasoning with Logics and Embeddings: Survey and Perspective

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

知識グラフ(KG)推論は学界と産業の両方でますます普及している。記号論理に基づく従来のKG推論は決定論的であり,推論結果は説明可能であるが,一方,現代の埋込みベースの推論は不確実性を扱うことができ,また,ベクトル計算による高効率で,もっともらしい知識を予測することができる。有望な方向は,論理ベースと埋込みベースの方法の両方を統合することであり,視覚は両方の利点を有する。それは,近年発表されたますます多くの研究で,幅広い研究注目を引きつけた。本論文では,論理と埋込みがどのように統合されるかに焦点を当てて,これらの研究を包括的に調査した。著者らは,最初に簡潔に紹介して,次に系統的に分類して,異なる展望から論理と埋込み意識KG推論の研究を,最後に結論して,最後に,課題と更なる方向を結論して,議論した。【JST・京大機械翻訳】

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