软件学报

作者：张天成，田雪，孙相会，于明鹤，孙艳红，于戈

单位：张天成，东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 11016911,田雪，东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 11016902,孙相会，东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 11016903,于明鹤，东北大学 软件学院, 辽宁 沈阳 11016904,孙艳红，东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 11016905,于戈，东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 11016906

关键词：知识图谱嵌入;翻译模型;复杂关系建模;动态知识图谱;关系提取

基金：国家自然科学基金(U1811261, 61902055); 中央高校基本科研业务费(N180716010, N2117001)

知识图谱(KG)是一种用图模型来描述知识和建模事物之间关联关系的技术. 知识图谱嵌入(KGE)作为一种被广泛采用的知识表示方法, 其主要思想是将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续的向量空间中, 用来简化操作, 同时保留KG的固有结构. 可以使得多种下游任务受益, 例如KG补全和关系提取等. 首先对现有的知识图谱嵌入技术进行全面回顾, 不仅包括使用KG中观察到的事实进行嵌入的技术, 还包括添加时间维度的动态KG嵌入方法, 以及融合多源信息的KG嵌入技术. 对相关模型从实体嵌入、关系嵌入、评分函数等方面进行分析、对比与总结. 然后简要介绍KG嵌入技术在下游任务中的典型应用, 包括问答系统、推荐系统和关系提取等. 最后阐述知识图谱嵌入面临的挑战, 对未来的研究方向进行展望.

来源：2023年第1期

《软件学报》期刊编辑部

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