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1、 中国 北京 2022.08 知识图谱 !发展报告（2022）中国中文信息学会 语言与知识计算专委会 KNOWLEDGE GRAPH DEVELOPMENT REPORT 目录目录 序言序言 1 1 第一章第一章 知识表示与建模知识表示与建模 3 3 第二章第二章 知识表示学习知识表示学习 1313 第三章第三章 实体抽取实体抽取 2929 第四章第四章 实体关系抽取实体关系抽取 4141 第五章第五章 事件知识获取事件知识获取 5656 第六章第六章 知识融合知识融合 8282 第七章第七章 知识推理知识推理 9696 第八章第八章 知识图谱的存储和查询知识图谱的存储和查询 121121 第

2、九章第九章 通用和领域知识资源通用和领域知识资源 141141 第十章第十章 知识图谱质量评估与管理知识图谱质量评估与管理 163163 第十一章第十一章 基于知识的问答与对话基于知识的问答与对话 193193 第十二章第十二章 基于知识的搜索与推荐基于知识的搜索与推荐 213213 第十三章第十三章 知识图谱交叉前沿知识图谱交叉前沿 234234 1#当前人工智能正在经历从感知智能到认知智能的重要发展阶段。认知是人们获取和应用知识的过程，因此，作为人类对客观世界认知的一种表现形式，知识图谱是认知智能研究不可或缺的组成部分。知识图谱可以帮助机器积累人在解决问题中使用的知识，可以帮助组织互联网资

3、源，进而用知识赋能行业智能应用，知识图谱及其知识引擎技术已经成为人工智能系统的基础设施。知识图谱发展报告（2022）是中国中文信息学会语言与知识计算专委会邀请知识图谱领域专家结合人工智能和知识图谱技术的最新发展，在知识图谱发展报告（2018）基础上对本方向前沿技术和应用的又一次系统总结，并对未来前沿趋势进行展望。近年来，随着人工智能特别是大数据、深度学习和大规模预训练模型的快速发展，知识图谱的理论、方法和应用也有了很大进展。在知识表示和建模中，知识图谱表示形式更加多样化，从单一语言和符号表示的知识图谱，到多语言和多模态的知识图谱；从结构化知识表示发展到与半结构化和非结构化数据融合的概念-实体-

4、上下文一体化知识表示，从符号知识表示到融合符号和数值的知识表示。在知识获取方面，低资源、真实场景下的知识获取技术也有了长足进步，由传统限定领域的知识抽取，到如今开放领域的多类别知识抽取；由基于知识库的关系获取，到以知识为指导的面向大规模预训练技术的关系获取；由粗粒度有监督学习到细粒度小样本学习，以及由单一模态的概念抽取到跨模态的联合学习。在知识图谱应用方面，知识图谱领域应用越来越广泛，以多模态知识为驱动的虚拟数字人推动着人工智能走向更广阔的应用场景，“知识图谱+产业”的新范式凸显着以知识为中心的应用与现实业务的深度融合。“知识图谱+其他学科（如区块链、物联网）”的交叉研究也正在兴起和发展。知识

5、图谱未来发展趋势和面临的挑战在于，能否利用大规模预训练模型进一步促进知识表示、获取和推理技术的发展，能否基于认知推理实现具有认知能力的人工智能新架构，能否利用知识的可解释性释放更多产业潜能和应用。本发展报告的定位是深度科普，旨在向政府、企业、媒体中对知识图谱感兴趣的社会各界人士简要介绍相关领域的基本概念、基本方法和应用方向，向高等院校、科研院所和高新技术企业中从事相关工作的专业人士介绍相关领域的前沿技术和发展趋势。本报告共由 13 章组成，每一章按照 1）任务定义、目标和研究意义；2）研究内容和关键科学问题；3）技术方法和研究现状；4）技术展望与发展趋势等四部分的结构形成每一章 2 的内容。每

6、一章我们邀请了本专业领域内的专家协同撰写完成。具体结构如下：n 序言：李涓子（清华大学）、赵军（中国科学院自动化研究所）n 知识表示与建模：张文，耿玉霞，许泽众，陈华钧（浙江大学）n 知识表示学习：刘知远、汪华东（清华大学）n 实体抽取：林鸿宇、韩先培（中国科学院软件研究所）n 实体关系抽取：曾道建（湖南师范大学）、陈玉博、刘康（中国科学院自动化研究所）n 事件知识获取：丁效（哈尔滨工业大学）n 知识融合：胡伟（南京大学）、漆桂林（东南大学）n 知识推理：张小旺（天津大学）、李炜卓（南京邮电大学）、张文（浙江大学）、漆桂林（东南大学）n 知识图谱的存储和查询：彭鹏（湖南大学）n 通用和领域知识