CCKS2022发布《知识图谱发展报告（2022）》（福利）
2022年8月25日在秦皇岛召开的CCKS2022第十六届全国知识图谱与语义计算大会的开幕式上，中文信息学会语言与知识计算专业委员会主任李涓子教授发布了2022版的《知识图谱发展报告》，该报告是知识图谱领域的前沿技术和应用的系统总结，并对未来的前沿趋势进行了展望。本文的最后给出了报告的下载地址，可复制链接或识别二维码获取。
报告是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会组织，由知识图谱领域知名专家学者结合人工智能和知识图谱技术的最新发展所写的长达252页的报告。报告由李涓子教授和赵军教授作序，由刘康、程龚、侯磊、 张元哲、吴天星、陆垚杰等进行校对并统一成文，其内容涵盖知识图谱的方方面面。
知识表示与建模：由浙江大学的张文、耿玉霞、许泽众、陈华钧撰写，介绍了本体建模和规则建模等最新的进展。知识图谱建模更加详细的介绍可参考达观数据副总裁王文广所著的《知识图谱：认知智能理论与实战》一书第2章《知识图谱模式设计》，特别地，书中介绍了产业应用中的知识图谱建模方法“六韬法”以及相应的工程模型。
知识表示学习：由清华大学的刘知远、汪华东撰写，介绍了知识表示学习的最新进展。文中讲到了大量前沿的表示学习方法以及数据集，不过限于篇幅而没有展开。《知识图谱：认知智能理论与实战》一书的第7章《知识推理》详细讲解了文中所介绍的诸多模型，比如Trans*系列模型、R-GCN 等，并给出了代码示例，配合该文一起学习效果更佳。
实体抽取:由中国科学院软件研究所的林鸿宇、韩先培撰写，介绍了实体抽取的研究现状和发展趋势，是了解最前沿的实体抽取算法模型的好文。对于初学者来说，《知识图谱：认知智能理论与实战》第3章则提供了实体抽取经典方法的详细介绍，并给出示例代码，在阅读本文之前先阅读《知识图谱：认知智能理论与实战》第3章的内容能够达到事半功倍的效果。
实体关系抽取:由湖南师范大学曾道建和中国科学院自动化研究所陈玉博、刘康撰写，介绍了关系抽取的新进展。与实体抽取一样，对于初学者来说，《知识图谱：认知智能理论与实战》第4章详细介绍了经典的关系抽取算法和代码示例，配合本文使用效果最好。
知识推理:由天津大学的张小旺、南京邮电大学的李炜卓、浙江大学的张文、东南大学的漆桂林撰写，全面介绍了基于本体的推理、基于表示学习的推理、基于符号逻辑与嵌入表示的混合推理等不同方面的前沿进展。对于知识推理的基本概念和经典方法，可参阅《知识图谱：认知智能理论与实战》第7章《知识推理》。该书不仅对算法进行深入细节的讲解，还给出了示例代码，能够系统的理解什么是知识推理，以及如何在实际的科研工作或工程项目中使用知识推理方法。比如，本文提到了 R-GCN 模型，但该模型的内涵以及如何使用该模型则需要自己探索，《知识图谱：认知智能理论与实战》P358~368以10页的篇幅深入浅出第介绍了 R-GCN 有关的方方面面，使得读者不仅能够深度理解，还能够在实际工作中使用。
知识图谱的存储和查询:由湖南大学彭鹏撰写，详细介绍了 RDF 存储的各种系统和方案。不过在产业应用中，知识图谱的存储通常使用图数据库，而查询则使用基于图数据库的查询语言，比如 gremlin 和 cypher 等。《知识图谱：认知智能理论与实战》一书的第5章《知识存储》则详细介绍了当前主流的图数据库，包括 JanusGraph、DGraph、NebulaGraph、Neo4j 等。特别的，详细讲解了 JanusGraph系统架构、使用方法，以及基于 JanusGraph 详细讲解了 Gremlin 查询语言的使用方法。
报告中其他内容还包括由哈尔滨工业大学的丁效撰写的事件知识获取，由南京大学胡伟、东南大学漆桂林所撰写的知识融合，同济大学王昊奋、复旦大学曹征晖、中国科学院信息工程研究所林俊宇撰写的通用和领域知识资源，复旦大学李直旭、东南大学王萌和漆桂林、华东理工大学阮彤撰写的知识图谱质量评估与管理，浙江大学的张文、毕祯，朱渝珊，李娟，陈卓，陈华钧撰写的知识图谱交叉前沿等等。这些内容配合《知识图谱：认知智能理论与实战》一书第2章、第8章共同阅读，不仅有助于了解知识图谱的前沿进展，也能过帮助将这些进展应用到产业中。
报告中还有由中国科学院自动化研究所的何世柱、张元哲、刘康撰写的基于知识的问答与对话，以及由南京大学程龚撰写的基于知识的搜索与推荐。关于这两个主题的产业应用实践介绍，可参考 《知识图谱：认知智能理论与实战》第8章的内容，特别是8.3.3《智能问答》和8.3.4节《认知推荐》两节的内容。
报告下载
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http://cips-upload.bj.bcebos.com/KGDevReport2022.pdf
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