a survey on knowledge graphs:

知识图谱调查：

知识图谱是一种用于表示和存储知识的图形化结构。它是一种将实体、属性和关系组织在一起的方式，以便计算机可以理解和使用这些信息。知识图谱在人工智能、自然语言处理、搜索引擎和其他领域中都有广泛的应用。该调查旨在了解人们对知识图谱的认识和应用，以及对其未来发展的看法。

相关问题

a survey on knowledge graphs: representation, acquisition and applications

知识图谱的调查：表示、获取和应用

知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形化模型。它可以帮助人们更好地理解和利用知识，从而实现更高效的信息检索、推荐和决策。知识图谱的表示和获取是其实现的关键技术，包括知识表示语言、知识抽取和知识融合等方面。同时，知识图谱在许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、智能问答、推荐系统等。未来，随着技术的不断发展，知识图谱将会在更多的领域发挥重要作用。

a survey on knowledge graphs representation, acquisition and applications

知识图谱是一种以图的形式表示知识的技术，广泛应用于知识表示、获取和应用等领域。在知识图谱的表示方面，常用的方法有本体建模、属性图、图神经网络等。本体建模是一种基于概念和关系的形式化知识表示方法，通过定义类、属性和关系等概念来描述知识之间的关系。属性图是一种将实体和属性表示为节点，关系表示为边的图结构，可以通过图分析技术来挖掘实体之间的关联性和特征。图神经网络是一种基于图结构数据进行表示学习的方法，可以通过节点嵌入和图编码等技术来提取知识图谱中的特征和关系。

在知识图谱的获取方面，主要涉及到实体识别、关系抽取和知识补全等任务。实体识别是指从文本中识别出具有指定语义类型的实体，常借助于命名实体识别和实体链接等技术。关系抽取是指从文本中自动抽取出实体之间的关系，可以通过基于规则、基于统计的方法和深度学习等方法来实现。知识补全是指基于已有知识图谱和外部知识源，自动推理和预测未知实体和关系的方法，可以通过图嵌入和图神经网络等技术来实现。

在知识图谱的应用方面，涵盖了很多领域，如自然语言理解、智能推荐和智能问答等。在自然语言理解中，知识图谱可以用于文本的语义表示和语义搜索，提升文本理解和信息检索的效果。在智能推荐中，知识图谱可以通过分析用户行为和之间的关系，为用户推荐具有相关性且符合用户偏好的内容。在智能问答中，知识图谱可以提供丰富的语义信息，帮助机器理解用户的问题并提供准确的答案。

综上所述，知识图谱的研究涵盖了知识图谱的表示、获取和应用等方面，通过各种方法和技术，为知识的表示、获取和应用提供了有效的解决方案。