知识表示学习研究进展

被引：259

作者：

刘知远

孙茂松

林衍凯

谢若冰

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系

[2] 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学)

[3] 清华信息科学与技术国家实验室(筹)

来源：

计算机研究与发展 | 2016年 / 53卷 / 02期

关键词：

知识表示; 表示学习; 知识图谱; 深度学习; 分布式表示;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

人们构建的知识库通常被表示为网络形式,节点代表实体,连边代表实体间的关系.在网络表示形式下,人们需要设计专门的图算法存储和利用知识库,存在费时费力的缺点,并受到数据稀疏问题的困扰.最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛关注.表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,知识表示学习则面向知识库中的实体和关系进行表示学习.该技术可以在低维空间中高效计算实体和关系的语义联系,有效解决数据稀疏问题,使知识获取、融合和推理的性能得到显著提升.介绍知识表示学习的最新进展,总结该技术面临的主要挑战和可能解决方案,并展望该技术的未来发展方向与前景.

引用

页码：247 / 261

页数：15

共 5 条

[1] Human-level concept learning through probabilistic program induction [J].

Lake, Brenden M. ;

Salakhutdinov, Ruslan ;

Tenenbaum, Joshua B. .

SCIENCE, 2015, 350 (6266) :1332-1338

[2]

A semantic matching energy function for learning with multi-relational data[J] . Antoine Bordes,Xavier Glorot,Jason Weston,Yoshua Bengio.Machine Learning . 2014 (2)

[3] Relational retrieval using a combination of path-constrained random walks [J].

Lao, Ni ;

Cohen, William W. .

MACHINE LEARNING, 2010, 81 (01) :53-67

[4]

Probase:A probabilistic taxonomy for text understanding .2 Wu W,Li H,Wang H,et al. Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data . 2012

[5]

Joint learning of words and meaning representations foropen-text semantic parsing .2 Bordes A,Glorot X,Weston J. AISTATS . 2012

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