2025年知识图谱的进展、关键技术和挑战.pdfVIP

百川东到海，何时复西归?少壮不努力，老大徒伤悲。——汉乐府

知识图谱的进展、关键技术和挑战

一、本文概述

随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一

种重要的知识表示和推理工具，已经成为领域的研究热点。知识图谱

是一种由节点（实体）和边（关系）组成的大规模语义网络，旨在表

示现实世界中存在的各种实体及其之间的复杂关系。近年来，知识图

谱在诸多领域如自然语言处理、智能问答、推荐系统、语义有哪些信誉好的足球投注网站等中

发挥了重要作用，并展现出巨大的应用潜力。

本文旨在全面综述知识图谱的进展、关键技术和挑战。我们将回

顾知识图谱的发展历程，从早期的概念提出到现如今的广泛应用；我

们将详细介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体识别、关系抽取、

知识融合等；再次，我们将分析当前知识图谱面临的主要挑战，如数

据稀疏性、语义歧义性、动态更新等；我们将展望知识图谱未来的发

展趋势和研究方向。

通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的知

识图谱知识体系，并激发更多研究者投身于知识图谱的研究与应用中，

共同推动知识图谱技术的发展和进步。

二、知识图谱的进展

去留无意，闲看庭前花开花落；宠辱不惊，漫随天外云卷云舒。——《幽窗小记》

近年来，知识图谱的构建和应用在全球范围内取得了显著的进展。

随着大数据和技术的飞速发展，知识图谱的构建已经从最初的基于手

工构建，逐步演变为自动化或半自动化的构建方法。知识图谱的规模

也从最初的小型知识库逐渐扩展为包含数十亿甚至更多实体的超大

规模知识图谱。

在知识图谱的构建技术方面，实体识别、关系抽取、实体链接等

关键技术得到了显著的改进。基于深度学习的自然语言处理技术为这

些关键技术的提升提供了强大的支持，使得知识图谱的构建更加准确

和高效。

在应用方面，知识图谱已经被广泛应用于智能问答、语义有哪些信誉好的足球投注网站、

推荐系统、自然语言理解等多个领域。知识图谱的引入极大地提升了

这些应用的智能化程度，使得机器能够更好地理解和处理人类语言，

为用户提供更加精准和个性化的服务。

随着知识图谱技术的不断发展，越来越多的领域开始探索将知识

图谱应用于自身的业务场景中。例如，金融领域利用知识图谱进行风

险评估和信用评分，医疗领域利用知识图谱进行疾病诊断和治疗方案

推荐等。这些应用不仅展示了知识图谱技术的广阔应用前景，也进一

步推动了知识图谱技术的发展和进步。

知识图谱的进展体现在构建技术的不断改进、应用领域的不断拓

老当益壮，宁移白首之心；穷且益坚，不坠青云之志。——唐·王勃

展以及应用效果的不断提升上。随着技术的不断进步和应用需求的不

断增长，知识图谱在未来将会发挥更加重要的作用，为人类社会的智

能化发展做出更大的贡献。

三、知识图谱的关键技术

知识图谱的构建和应用涉及一系列的关键技术，这些技术是实现

知识图谱功能的核心驱动力。以下是对知识图谱构建过程中的一些关

键技术进行的概述。

实体识别与链接：这是知识图谱构建的第一步，其主要任务是从

非结构化或半结构化的文本数据中识别出命名实体，并将这些实体链

接到知识图谱中已存在的实体。这涉及到自然语言处理（NLP）和机

器学习（ML）的多种技术，如条件随机场（CRF）、深度神经网络（DNN）

等。

关系抽取：关系抽取旨在从文本中抽取实体间的关系，并将这些

关系以结构化的形式存储在知识图谱中。这通常需要复杂的自然语言