嵌入式静态知识图谱补全研究进展

来源：计算机工程与应用杂志2024年第12期北京时间：

作者：吴玉洁, 奚雪峰, 崔志明

单位：1.苏州科技大学 电子与信息工程学院，江苏 苏州 215000；2.苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室，江苏 苏州 215000；3.苏州科技大学 苏州智慧城市研究院，江苏 苏州 215000

摘要：知识图谱是一种应用广泛且语义丰富的数据表示形式，日益成为知识工程领域的重要技术。但是由于现实世界中的知识图谱往往存在不完整和含糊的信息，阻碍了知识图谱应用性能。知识图谱补全技术旨在通过预测缺失的实体或关系来丰富知识图谱的内容，是近年来研究的热点，特别是在知识图谱补全任务中采用嵌入式方法取得了显著进展。回顾近年来嵌入式静态知识图谱补全方法，从空间平移、张量分解、神经网络模型、预训练语言模型等角度开展分类探讨。这些方法通过将实体关系嵌入到连续向量空间中，实现了更好的语义表示和推理能力；同时，在捕捉实体间复杂关系、利用图结构信息等方面具有潜在优势。

关键词：知识图谱嵌入,知识图谱补全,预训练语言模型