Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges论文小白综述笔记|KG-知识图谱|LLM-大模型

最新推荐文章于 2025-12-06 23:53:01 发布
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#知识图谱 #笔记 #人工智能

本文综述了知识图谱的研究，包括知识图谱嵌入、获取、补全、融合和推理等方向，探讨了它们在推荐系统、问答系统和信息检索中的应用，指出了技术挑战如准确性、效率和实体消歧，并展望了多模态和时序知识图谱的未来。

论文信息

标题：Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges

作者：Ciyuan Peng，Feng Xia, Mehdi Naseriparsa and Francesco Osborne

期刊：Artificial Intelligence Review

等级：Q1

背景

随着人工智能和大数据的发展，组织和管理大数据变得重要。

本文主要讲述了知识图谱的主要应用，以及各项技术和面临的挑战。

研究内容

image.png

研究方向

知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）

将知识图谱映射到低维空间。

常用的方法：

  • 基于张量分解
  • 基于平移
  • 基于神级网络
知识图谱获取（Knowledge Acquisition）

对知识图谱进行建模和构造。

常用的方法：

  • 关系提取
  • 实体提取
  • 属性提取（与实体提取类似）
知识图谱补全（Knowledge Graph Completion）

补全知识图谱中缺失的关系。

常用的方法：

  • 链接预测（lin
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Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges
c_cpp_csharp的专栏
08-29 807
大型语言模型（LLM）已经席卷了知识表示和世界。这个拐点标志着从显式知识表示向重新关注显式知识和参数知识的混合表示的转变。在这篇立场文件中，我们将讨论社区内关于LLM（参数知识）和知识图谱（显性知识）的一些共同争论点，并推测新的关注带来的机遇和愿景，以及相关的研究主题和挑战。
论文翻译：Large Language Models in Education: Vision and Opportunities
CSPhD-winston的博客
08-02 1200
随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）已成为研究热点。教育在人类社会发展和进步中扮演着重要角色。传统教育面临诸如学生个体差异、教学资源分配不足、教学效果评估等挑战。因此，LLMs在数字/智能教育领域的应用前景广阔。教育大型模型（EduLLMs）的研究不断发展，提供了实现个性化学习、智能辅导和教育评估目标的新方法和途径，从而提高教育质量和学习体验。本文旨在调查和总结LLMs在智能教育中的应用。首先介绍了LLMs的研究背景和动机，并解释了LLMs的本质。
知识图谱：机遇与挑战
weixin_51514032的博客
03-20 807
知识图谱在为各个领域创造许多智能服务和应用方面发挥了重要作用。在这项调查中，我们从机会和挑战的角度概述了知识图谱。我们首先介绍了关于知识图谱的定义和现有研究方向，以提供对知识图谱的初步分析。之后，我们讨论了利用知识图谱的人工智能系统。然后，我们展示了几个领域中一些代表性的知识图谱应用。此外，我们分析了当前知识图谱技术的局限性，这导致了严重的技术挑战。我们期望这项调查能激发关于未来研究和发展活动中涉及知识图谱的新想法和深刻见解。
行业规模的知识图谱——经验和挑战
我相信......
11-29 1462
【引子】本文是石头兄弟推荐的一篇关于知识图谱综述性文章，老码对去年ACM上的这篇“Industry-Scale Knowledge Graphs: Lessons and Challen...
多篇综述理清知识图谱现状，这167篇论文值得一读！
zenRRan的博客
03-14 422
以GPT为代表的大模型，是全新一代知识表示和调用方式，相比以往知识图谱的方式，更加高效智能可扩展等，开启通用人工智能之门。但符号化的知识图谱过时了吗？并非如此，大语言模型和知识图谱不是互相替代，而是相互依存的关系，知识图谱和大模型可以进行很好的结合，互相促进，提升知识利用的效果。（文末送书）这次我整理了5篇最新知识图谱综述论文+ 10篇最新KG+sora论文+ 152篇知识图谱论文+ 2节顶...
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多模态知识图谱（MKG），与传统知识图谱（KG）类似，是一种用于表示和存储现实世界知识的图结构。它由表示实体或值的节点和表示关系或语义关联的边组成，通常以三元组的形式组织。目前的知识表示方法优先考虑关系三元组，而忽视了属性三元组。关系三元组传达实体之间的语义链接，而属性三元组则详细描述实体的属性，因此，区分这两者是至关重要的。因此，本文采用了包含实体、属性和关系的知识表示学习（KR-EAR）。KG包括关系三元组（实体、关系、实体）和属性三元组（实体、属性、值）。节点包含实体和值，而边则涵盖关系和属性。
论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理
shizidushu的博客
09-13 1890
# 论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理 # 关于 - 首次发表日期：2024-09-13 - 论文原文链接：http://xblx.whu.edu.cn/zh/article/doi/10.14188/j.1671-8836.2024.0040/ - 将文章中的参考文献整理一下，基本保持原文的目录结构
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大型语言模型（LLM）已经以风暴之势席卷了知识表示——以及整个世界。这个转折点标志着从显式知识表示到重新关注显式知识和参数知识混合表示的转变。在这篇研究目标论文中，我们将讨论关于大型语言模型（参数化知识）和知识图谱（显式知识）的社区内一些常见的争论点，并推测重新关注所带来的机遇和愿景，以及相关的研究课题和挑战。大型语言模型（LLM）已经以风暴之势席卷了知识表示（KR）——以及整个世界——因为它们已经在广泛的自然语言任务中展示了人类水平的性能，包括一些需要人类知识的任务。
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