[论文解读] Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges

Ciyuan Peng, Feng Xia+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2023

Advanced Graph Neural Networks被引用 6

一句话总结

本文对知识图谱进行了全面综述，分析了其在人工智能系统和现实应用中的机遇，以及知识嵌入、获取、补全、融合和推理等关键技术挑战。文章系统性地概述了最先进技术，并指出了关键的研究空白，尤其是在多跳推理和大规模图谱中的知识验证方面。

ABSTRACT

With the explosive growth of artificial intelligence (AI) and big data, it has become vitally important to organize and represent the enormous volume of knowledge appropriately. As graph data, knowledge graphs accumulate and convey knowledge of the real world. It has been well-recognized that knowledge graphs effectively represent complex information; hence, they rapidly gain the attention of academia and industry in recent years. Thus to develop a deeper understanding of knowledge graphs, this paper presents a systematic overview of this field. Specifically, we focus on the opportunities and challenges of knowledge graphs. We first review the opportunities of knowledge graphs in terms of two aspects: (1) AI systems built upon knowledge graphs; (2) potential application fields of knowledge graphs. Then, we thoroughly discuss severe technical challenges in this field, such as knowledge graph embeddings, knowledge acquisition, knowledge graph completion, knowledge fusion, and knowledge reasoning. We expect that this survey will shed new light on future research and the development of knowledge graphs.

研究动机与目标

• 提供知识图谱的系统性概述，重点关注其机遇与技术挑战。
• 分析知识图谱如何提升推荐系统、问答系统和信息检索等人工智能系统的表现。
• 考察知识图谱在教育、医疗保健和科研等领域的现实应用。
• 识别并讨论知识图谱技术中的主要技术挑战，包括知识获取、补全、融合和推理。
• 突出开放性问题，如多跳推理的可扩展性以及大规模图谱中推理知识的一致性验证。

提出的方法

• 对现有知识图谱文献进行全面调研，将研究归类至核心技术领域。
• 回顾通过异构数据源中的实体和关系抽取构建知识图谱的方法。
• 分析将实体和关系表示在低维向量空间中的知识图谱嵌入技术。
• 研究用于解决多源数据中冲突并对齐实体的知识融合方法。
• 调查基于逻辑规则、分布式表示和神经网络的推理方法。
• 聚焦多跳推理的挑战，包括指数级计算成本和大规模图谱中的可扩展性问题。

实验结果

研究问题

• RQ1 知识图谱如何提升推荐系统和问答系统等人工智能系统的性能？
• RQ2 知识图谱在哪些关键应用领域中展现出显著的社会与工业效益？
• RQ3 知识图谱构建中的主要技术挑战是什么，包括知识获取、补全和融合？
• RQ4 当前的知识推理方法如何处理单跳与多跳推理，其局限性是什么？
• RQ5 在大规模知识图谱中验证推理知识并确保一致性的开放挑战有哪些？

主要发现

• 知识图谱通过支持更优的推理、检索与个性化，在推荐系统和问答等应用中显著提升了人工智能系统的表现。
• 在医疗保健、教育和科研等领域的应用表明，其能带来切实效益，如提升诊断支持能力与促进知识发现。
• 由于计算成本呈指数级增长，且在包含数百万实体的图谱中可扩展性有限，多跳推理仍是主要挑战。
• 当前的知识推理模型在处理大规模知识图谱时难以有效学习，尤其是在训练集复杂的情况下。
• 推理出的知识常缺乏真实性，且可能与现有事实冲突，凸显了多源推理与错误减少技术的必要性。
• 知识融合与多模态整合仍具挑战，原因在于跨不同数据模态对齐异构表示的复杂性。