文献类型：期刊文章

作　　者：赵晓娟[1,2] 贾焰[1] 李爱平[1] 常春喜[3]

ZHAO Xiao-juan;JIA Yan;LI Ai-ping;CHANG Chun-xi(College of Computer,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China;College of Business,Hunan University of Technology,Zhuzhou 412007,China;College of Advanced Interdisciplinary Studies,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

机构地区：[1]国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073 [2]湖南工业大学商学院,湖南株洲412007 [3]国防科技大学前沿交叉学科学院,湖南长沙410073

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》

基　　金：湖南省重点研发计划(2018GK2056);国家重点研发计划(2017YFB0803301,2017YFB0802204).

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：3

起止页码：459-473

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：多源知识融合的研究成果有助于计算机更好地理解人类的智能、人类语言以及人类思维,可以有效地促进网络空间大搜索,有效地促进领域知识图谱的构建,具有巨大的社会经济效益.由于知识获取的不确定性,基于实体识别和关系抽取技术构建的知识图谱,其知识的可靠性和置信度都有待评估,一方面,多源知识推理的过程可以检测冲突,为知识评估和验证提供帮助;另一方面,由知识推理得到的新知识也具有不确定性,需要进行评估和验证.多源知识协同推理不仅包括从多源知识中推断出新知识,还包括冲突检测,即识别错误知识或知识间存在的冲突.从多源知识融合的几个相关概念出发,全面介绍了开源知识融合、多知识图谱融合、知识图谱内部信息融合、多模态知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展.在此基础上,探讨了大规模知识库环境下多源知识融合的挑战和未来研究方向.

关 键 词：多源知识融合  知识图谱 知识表示 实体对齐  知识推理

分 类 号：TP391]