当知识图谱遇见深度学习

Janee123

大数据为机器学习，特别是深度学习带来前所未有的数据红利。得益于大规模标注数据，深度神经网络能够习得有效的层次化特征表示，从而在图像识别等领域取得优异效果。但是随着数据红利消失殆尽，深度学习也日益体现出其局限性，尤其体现在依赖大规模标注数据和难以有效利用先验知识等方面。这些局限性阻碍了深度学习的进一步发展。另一方面在深度学习的大量实践中，人们越来越多地发现深度学习模型的结果往往与人的先验知识或者专家知识相冲突。如何让深度学习摆脱对于大规模样本的依赖？如何让深度学习模型有效利用大量存在的先验知识？如何让深度学习模型的结果与先验知识一致已成为了当前深度学习领域的重要问题。
        当前，人类社会业已积累大量知识。特别是，近几年在知识图谱技术的推动下，对于机器友好的各类在线知识图谱大量涌现。知识图谱本质上是一种语义网络，表达了各类实体、概念及其之间的语义关系。相对于传统知识表示形式（诸如本体、传统语义网络），知识图谱具有实体/概念覆盖率高、语义关系多样、结构友好(通常表示为RDF格式)以及质量较高等优势，从而使得知识图谱日益成为大数据时代和人工智能时代最为主要的知识表示方式。能否利用蕴含于知识图谱中的知识指导深度神经网络模型的学习从而提升模型的性能，成为了深度学习模型研究的重要问题之一。
        现阶段将深度学习技术应用于知识图谱的方法较为直接。大量的深度学习模型可以有效完成端到端的实体识别、关系抽取和关系补全等任务，进而可以用来构建或丰富知识图谱。从当前的文献来看，主要有两种方式。一是将知识图谱中的语义信息输入到深度学习模型中；将离散化知识图谱表达为连续化的向量，从而使得知识图谱的先验知识能够成为深度学习的输入。二是利用知识作为优化目标的约束，指导深度学习模型的学习；通常是将知识图谱中知识表达为优化目标的后验正则项。前者的研究工作已有不少文献，并成为当前研究热点。知识图谱向量表示作为重要的特征在问答以及推荐等实际任务中得到有效应用。
        IEEE HotICN2018与深圳市医学信息中心合作举办HotICN医学知识图谱大赛，为研究者们提供一个测试技术、算法、及系统的平台。大会诚挚地邀请相关领域的学者队伍参加