知识表示学习研究进展

来源：计算机研究与发展杂志2016年第2期北京时间：

作者：刘知远,孙茂松,林衍凯,谢若冰,

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.

关键词：知识表示, 表示学习, 知识图谱, 深度学习, 分布式表示,