"深入了解知识图谱：定义、补全与应用"

知识图谱是一种由实体、关系和事实组成的数据结构，可以被表示为一个三元组集合。三元组可以描述为主谓宾的形式，其中实体作为主语，关系作为谓语，实体作为宾语。知识图谱补全的任务是预测出当前知识图谱中缺失的三元组。例如，如果已知事实F1中诸海波的兄弟是诸海枫，以及事实F2中诸海波的姐妹是诸海韵，那么图谱补全的任务就是预测出诸海枫的姐妹是诸海韵。 《AAAI 2020 | 知识图谱综述》是一篇关于知识图谱的综述论文。论文讨论了知识图谱的表示、获取和应用。作者提到了一些关键词，包括知识图谱、表示学习、知识图谱补全、关系抽取和知识推理。 文章的引言部分简要介绍了知识图谱的背景和重要性。随后，文章概述了知识库的发展历史，并介绍了知识图谱的定义和符号表示。在概览部分，论文提到了知识图谱的表示学习方法、知识图谱补全方法、关系抽取方法和知识推理方法。 在表示学习方面，文章列举了一些经典的表示学习方法，如基于矩阵分解的方法、基于图神经网络的方法和基于深度学习的方法。这些方法可以将实体和关系映射到低维向量空间中，以便进行后续的数据分析和推理。 在知识图谱补全方面，文章介绍了一些常用的补全方法。这些方法可以利用已知的三元组来预测缺失的三元组。其中包括基于规则的方法、基于图神经网络的方法和基于注意力机制的方法。 关系抽取是另一个重要的研究方向，它旨在从自然语言文本中提取出实体之间的关系。文章列举了一些常用的关系抽取方法，如基于规则的方法、基于远程监督的方法和基于深度学习的方法。 知识推理是利用已有的知识进行新知识的推理和推断。文章提到了一些常用的知识推理方法，如基于规则的方法、基于图神经网络的方法和基于逻辑推理的方法。 总的来说，本文是一篇综述性论文，系统地介绍了知识图谱的表示、获取和应用。文章对于每个主题都列举了一些经典的方法，并提供了相应的参考文献。该论文为研究者提供了一个全面了解知识图谱的概述，并为未来的研究提供了参考和启发。