知识图谱导读

本文记录知识图谱的学习笔记。章节安排参考 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications ¹ 提出的结构：

1. 知识获取：从非结构化/半结构化数据中提取结构化数据，得到形如（实体，关系，属性）这样的三元组，并融合成最终的知识图谱 ²；
2. 知识表示：根据某种规则将知识图谱嵌入到向量空间；
3. 知识推理：在构建出的知识图谱上进行推理任务；
4. 时序图谱：结合了时许信息的知识图谱。

部分论文/工具参考内容如下：

• Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers | heathersherry - (github.com)
• A systematic course about knowledge graph | SEU - (github.com)

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1. Ji, Shaoxiong , et al. "A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications." IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems PP.99(2021). ↩

2. Translate 模型汇总：TransE, TransH, TransR, TransD - (mp.weixin.qq.com) ↩