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J-GLOBAL ID：202202257800363916   整理番号：22A0696748

知識グラフに関する調査:表現,取得および応用【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications

著者 (5件)： Ji Shaoxiong (Department of Computer Science, Aalto University, Aalto, Finland) ,  Pan Shirui (Department of Data Science and AI, Faculty of Information Technology, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Cambria Erik (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Marttinen Pekka (Department of Computer Science, Aalto University, Aalto, Finland) ,  Yu Philip S. (Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 33  号： 2  ページ： 494-514  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  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)

抄録/ポイント： ヒト知識は,世界の形式的理解を提供する。エンティティ間の構造的関係を表す知識グラフは認知と人間レベルの知能に向けてますます人気のある研究方向になっている。この調査において,著者らは,全体的研究トピックをカバーする知識グラフの包括的なレビューを提供した。1)知識グラフ表現学習;2)知識獲得と完了;3)時間的知識グラフ;4)知識意識アプリケーションと将来の研究を促進する最近のブレークスルーと展望方向を要約した。著者らは,これらのトピックスに関する完全なビュー分類と新しい分類学を提案した。知識グラフ埋込みを,表現空間,スコアリング関数,符号化モデル,および補助情報の4つの側面から組織化した。知識取得のために,特に知識グラフ完了,埋込み方法,経路推論,および論理的規則推論をレビューした。さらに,メタ関係学習,コモンセンス推論,および時間的知識グラフを含む,いくつかの新しい話題を探った。知識グラフに関する将来の研究を促進するために,著者らはまた,異なるタスクに関するデータセットとオープンソースライブラリの縮小収集を提供した。最後に,いくつかの有望な研究方向に関する完全な見通しを持つ。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *グラフ ,  *表現 ,  情報 ,  構造 ,  ヒト ,  空間 ,  応用プログラム ,  モデル ,  知識獲得 ,  機械学習
準シソーラス用語： 分類学 ,  オープンソース ,  エンティティ ,  グラフ埋込み ,  スコア関数 ,  表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識グラフ ,  調査 ,  表現 ,  応用