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多源信息驱动的知识表示学习：方法、挑战与突破
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下，知识的表示与学习成为人工智能领域的关键议题。知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间，以实现知识的高效存储、计算与推理，这一过程极大地推动了自然语言处理、智能问答、推荐系统等诸多领域的发展。传统知识表示方法多基于符号逻辑，虽具有较强的可解释性，但在处理大规模知识时面临计算效率低、数据稀疏等难题。而知识表示学习通过向量表示知识，有效提升了计算效率，缓解了数据稀疏问题，为知识处理带来了新的契机。
随着数据的爆发式增长，单一来源的知识已难以满足复杂任务的需求。多源信息，如文本
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