知识表示学习
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发布时间：2022-04-22 00:13
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时间：2023-09-08 07:09
过去人类花费大量精力将人类知识组织成结构化的知识系统构建知识库。知识库在智能搜索、智能问答、个性化推荐等任务中起到重要作用。
知识库描述现实世界中实体之间的关系，通常以网络的形式组织起来。网络中的节点代表实体（人名、地名、概念等），而每条连边代表实体间的关系。大部分知识可以用三元组（实体1，关系，实体2）来表示，对应着知识库网络中的一条连边及其连接的2个实体。这是知识库的通用表示方式，然而，基于网络形式的知识表示面临着诸多挑战性难题，主要包括下面2个方面：
1）计算效率问题。基于网络表示的知识库在计算机中是以图的形式存储的，当需要计算实体间的语义或推理关系时需要采用图算法来实现，然而图算法计算复杂度高、可扩展性差，当知识库达到一定规模时难以满足实时计算的需求。
2）数据稀疏问题。对于长尾部分的罕见实体，只有极少的知识或路径设计它们，对这些实体的语义或推理关系准确率极低。
