北京航空航天大學(xué)教授牛廣林,從北航計算機學(xué)院攻讀博士學(xué)位期間一直在研究知識圖譜和知識圖譜推理技術(shù),當(dāng)時在這個領(lǐng)域發(fā)表了幾篇頂會論文,同時建立了最早之一的知識圖譜領(lǐng)域的社交媒體賬號,在閑暇之余他發(fā)表了不少自己在學(xué)習(xí)知識圖譜領(lǐng)域前沿研究或?qū)嵱霉ぞ邥r的總結(jié)和體會。
圖|牛廣林(來源:牛廣林)
2022年,牛廣林從北航畢業(yè)留校任教后,就一直想寫一篇知識圖譜推理領(lǐng)域的綜述論文,一方面從社交媒體讀者和出版社編輯的反饋來看自己寫的知識圖譜綜述類文章還挺受歡迎的,另一方面國內(nèi)外綜述論文對于知識圖譜推理這一人工智能中的重要研究領(lǐng)域主要是從某一特定視角進(jìn)行的梳理,更加全面的總結(jié)工作值得進(jìn)一步填補。
更有意思的是,2022年正值ChatGPT上線,全世界的人們都驚嘆于ChatGPT的強大功能,而且周圍很多老師和朋友都逐漸轉(zhuǎn)向大模型的研究。然而,牛廣林作為知識圖譜的研究者,更想證明在大模型的時代,知識圖譜推理技術(shù)仍然有很大的研究價值和探索空間。因此,從2023年開始牛廣林就動筆撰寫了一篇綜述論文,希望能完成一篇全面的知識圖譜推理綜述,為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供一定的參考和啟發(fā),只是沒想到完成這篇綜述論文用了近兩年時間。
這篇綜述論文從任務(wù)導(dǎo)向的角度將現(xiàn)有的知識圖譜推理方法分為靜態(tài)單步推理、靜態(tài)多步推理、動態(tài)推理、多模態(tài)推理、小樣本推理和歸納式推理六類,并進(jìn)一步從六類基本推理任務(wù)和復(fù)雜推理任務(wù)、知識圖譜推理技術(shù)的下游應(yīng)用以及當(dāng)前更具挑戰(zhàn)的推理任務(wù)三個主要維度,對知識圖譜推理技術(shù)的現(xiàn)有研究進(jìn)行了全面系統(tǒng)的梳理和分析。
特別的,他和團隊還探討了大模型等前沿技術(shù)在知識圖譜推理領(lǐng)域的運用和效果。為了便于讀者理解不同方法的特點,該團隊對比了每類推理任務(wù)中不同方法間的優(yōu)缺點。同時,為了便于大家開展相關(guān)研究,牛廣林已經(jīng)將這篇綜述論文中引用的所有論文進(jìn)行整理并建立了一個GitHub項目,包含論文題目、發(fā)表期刊或會議名稱、發(fā)表時間和論文信息頁面的鏈接地址(https://github.com/ngl567/KGR-Survey)。
此外,該綜述論文對每類知識圖譜推理任務(wù)開展實驗所需的常用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行了介紹,并總結(jié)了當(dāng)前主流好用的一些知識圖譜表示學(xué)習(xí)開源庫,有助于相關(guān)研究者尤其是入門人員快速上手進(jìn)行代碼實現(xiàn)??偟膩碚f,本綜述研究旨在突顯知識圖譜推理領(lǐng)域的關(guān)鍵研究熱點,并展望未來值得關(guān)注的研究方向,便于相關(guān)研究者快速了解該領(lǐng)域發(fā)展并開展研究。
(來源:牛廣林)
這篇綜述論文梳理了當(dāng)前幾類主要知識圖譜推理任務(wù)的已有方法,可以引導(dǎo)相關(guān)研究者發(fā)現(xiàn)感興趣的研究方向和探索有價值的研究內(nèi)容。更重要的是,該綜述論文首次全面梳理了知識圖譜推理技術(shù)的下游應(yīng)用情況,包括在問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)和視覺推理等水平領(lǐng)域的應(yīng)用,同時在醫(yī)療、商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全、教育、社會治理、交通運輸和環(huán)境監(jiān)測等垂直領(lǐng)域展現(xiàn)出的明顯優(yōu)勢。因此,該綜述有助于其它領(lǐng)域的研究者了解知識圖譜推理技術(shù)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用模式和實際價值,并指導(dǎo)工業(yè)界研究者將知識圖譜推理技術(shù)在實際業(yè)務(wù)場景中落地應(yīng)用。
雖然大家看到的這篇綜述論文是以英文發(fā)表在arXiv平臺,但牛廣林最初其實是想寫一篇中文論文,因為他當(dāng)時剛接觸知識圖譜領(lǐng)域研究時就是通過幾篇高質(zhì)量的中文綜述論文入門,所以他覺得寫好一篇中文綜述論文更能夠幫助國內(nèi)研究者尤其在校學(xué)生初步了解該領(lǐng)域研究。但是,在經(jīng)過一年的論文撰寫并完成總共70多頁的知識圖譜推理中文綜述論文后,通過國內(nèi)中文期刊的投稿得到編輯的意見后認(rèn)識到這篇綜述論文由于篇幅過長,如果不進(jìn)行大量的內(nèi)容刪減甚至無法進(jìn)行實質(zhì)的審稿。因此,為了保證綜述論文的完整性,不得不轉(zhuǎn)換為英文版本,因為至少可以發(fā)布在arXiv平臺讓研究者了解到這項研究內(nèi)容。
所以,在經(jīng)過一年的論文改寫后,牛廣林完成了整篇英文綜述論文并提交到arXiv平臺。再一次沒想到的是,不同于一般的研究性論文可能提交后很快就能發(fā)布,arXiv平臺對于綜述論文的把控較為嚴(yán)格,經(jīng)過兩個月的評審這篇綜述論文才得以發(fā)布。“在這里,需要感謝這篇綜述論文合作者的幫助,團隊負(fù)責(zé)人李波教授對這篇綜述論文提出了很多高屋建瓴的指導(dǎo)意見,林陽光同學(xué)在本科實習(xí)期間參與了這篇綜述中知識圖譜推理應(yīng)用部分的方法梳理?!彼硎?。
通過該綜述論文,牛廣林自己對知識圖譜推理技術(shù)有了更全面的理解和認(rèn)識。接下來,他將與課題組成員在基于大模型、結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)、增強可解釋性等方面開展知識圖譜推理技術(shù)的基礎(chǔ)研究,并實現(xiàn)其在態(tài)勢預(yù)測、風(fēng)險處置推薦、視覺理解和推理等領(lǐng)域的實際應(yīng)用。
參考資料:
本次綜述論文arXiv地址:https://arXiv.org/abs/2506.11012
綜述對應(yīng)的GitHub項目地址:https://github.com/ngl567/KGR-Survey
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