A review of the knowledge extraction technology in knowledge graph

知识图 知识抽取 计算机科学 矛盾 知识工程 经济短缺 关系抽取 基于知识的系统 知识管理 信息抽取 知识获取 数据科学 人工智能 哲学 认识论 政府(语言学) 语言学
作者
Zehao Lv,Kaixiang Yi,Wenju Zhou,Minrui Fei,Yunyi Shen
标识
DOI:10.23919/ccc55666.2022.9901677
摘要

With the rapid development of artificial intelligence technology, the contradiction between information explosion and knowledge shortage has become increasingly prominent. Knowledge extraction technology is an effective way to resolve the above contradiction. It automatically, quickly, and accurately extracts massive, heterogeneous data of knowledge that interests people and stores it in structured knowledge. This paper first introduces the research significance of knowledge extraction technology and its vital role in the construction of knowledge graphs. Then we focus on the key technologies of knowledge extraction including named entity recognition, relation extraction, and attribute extraction. We also take technology services as an example to introduce the specific application of knowledge extraction and knowledge graph. Finally, the problems that need further attention in the field of knowledge extraction are put forward.
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