基于神经网络的知识推理研究综述

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知识推理是知识图谱补全的重要手段,一直以来都是知识图谱领域的研究热点之一。随着神经网络不断取得新的发展,其在知识推理中的应用在近几年逐渐得到广泛重视。基于神经网络的知识推理方法具备更强的推理能力和泛化能力,对知识库中实体、属性、关系和文本信息的利用率更高,推理效果更好。该文首先简要介绍知识图谱及知识图谱补全的相关概念,阐述知识推理的概念及基本原理,然后从语义、结构和辅助存储三个维度展开,综述当下基于神经网络的知识推理最新研究进展,最后总结了基于神经网络的知识推理在理论、算法和应用方面存在的问题和发展方向。
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