0 引言

    隨著鏈接開放數(shù)據(jù)源（如DBpedia）的出現(xiàn)以及谷歌在2012年提出知識圖譜的概念，全球掀起了研究知識圖譜的熱潮，涌現(xiàn)出了大量的知識圖譜構(gòu)建技術(shù)^[1-5]，并構(gòu)建了各種知識圖譜，這些知識圖譜要么是開放的，要么是公司私有的，如Freebase^[2]、維基數(shù)據(jù)(Wikidata)^[3]、DBpedia^[4]、YAGO^[5]等，但無論采用哪種技術(shù)，構(gòu)造出來的知識圖譜都不完美^[6]。隨著研究的深入，越來越多的研究者開始關(guān)注知識圖譜的覆蓋率和正確率。而提高知識圖譜的覆蓋率和正確率是知識圖譜精化的主要目的，對知識圖譜進(jìn)行精化具有十分重要的意義。

    近年來，該領(lǐng)域的研究進(jìn)展非常迅速，涌現(xiàn)出了一大批研究成果，已經(jīng)研發(fā)出了多種知識圖譜精化方法，這些方法主要集中在討論知識圖譜補(bǔ)全^[7-28]和知識圖譜錯誤探測^[29-34]兩個(gè)方面，這也是本文從這兩個(gè)方面進(jìn)行綜述的原因。

    本文的貢獻(xiàn)是：(1)討論各種知識圖譜精化方法；(2)為國內(nèi)同行介紹本領(lǐng)域的最新研究成果，了解該領(lǐng)域的研究進(jìn)展，從而推動我國在該領(lǐng)域的發(fā)展。

1 知識圖譜精化相關(guān)概念

1.1 知識圖譜的概念

    “知識圖譜”是一種描述真實(shí)世界客觀存在的實(shí)體、概念及它們之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)?？梢岳弥R圖譜開發(fā)語義檢索和自動問答等應(yīng)用^[1]。知識圖譜的結(jié)構(gòu)如圖1所示?？梢姡R圖譜是一個(gè)有向圖，由模式（schema）圖和數(shù)據(jù)圖構(gòu)成。其中，模式圖描述類之間的關(guān)系；數(shù)據(jù)圖描述實(shí)體之間的關(guān)系。圖1描述的知識（事實(shí)）如下：

    （1）李四是一個(gè)教師

    （2）北京是一個(gè)城市

    （3）中國是一個(gè)國家

    （4）李四的出生地為北京

    （5）北京位于中國

    （6）李四的國籍是中國

1.2 知識圖譜構(gòu)建與知識圖譜精化

    知識圖譜構(gòu)建是使用各種技術(shù)從無到有構(gòu)造知識圖譜，而知識圖譜精化是使用各種技術(shù)對知識圖譜進(jìn)行完善。可見，要構(gòu)建一個(gè)完美的知識圖譜，需要經(jīng)過多個(gè)精化步驟。因此，知識圖譜構(gòu)建和知識圖譜精化是相輔相成、不可分割的。另外，本文將關(guān)系、文字和類型稱為精化目標(biāo)。

2 常用的知識圖譜補(bǔ)全方法

    知識圖譜補(bǔ)全的目的是利用已有信息，預(yù)測丟失的實(shí)體、類型和實(shí)體間的關(guān)系，從而提高知識圖譜的覆蓋率。它是知識圖譜精化的主要任務(wù)之一，其對應(yīng)的精化目標(biāo)包括實(shí)體、類型和實(shí)體間的關(guān)系。但根據(jù)已有文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)目前該方面的研究主要集中在對類型和實(shí)體間的關(guān)系進(jìn)行精化。

    本節(jié)根據(jù)知識圖譜補(bǔ)全使用的數(shù)據(jù)源，將知識圖譜補(bǔ)全方法分為知識圖譜內(nèi)部補(bǔ)全和知識圖譜外部補(bǔ)全兩大類。其中，知識圖譜內(nèi)部補(bǔ)全方法是指僅使用知識圖譜本身預(yù)測丟失信息的方法總稱，知識圖譜外部補(bǔ)全方法是指除使用知識圖譜本身以外，還使用其他數(shù)據(jù)源（如文本語料）來預(yù)測丟失信息的方法總稱。下面將從這兩個(gè)方面對知識圖譜錯誤探測進(jìn)行綜述。

2.1 知識圖譜內(nèi)部補(bǔ)全方法

    為了揭示內(nèi)部補(bǔ)全方法因精化目標(biāo)的不同而不同，本小節(jié)將根據(jù)精化目標(biāo)的不同，把內(nèi)部補(bǔ)全方法分成實(shí)體類型內(nèi)部補(bǔ)全和關(guān)系內(nèi)部預(yù)測兩類進(jìn)行綜述。

2.1.1 實(shí)體類型內(nèi)部補(bǔ)全

    實(shí)體類型內(nèi)部補(bǔ)全就是利用知識圖譜本身已有的實(shí)體、實(shí)體類型和實(shí)體關(guān)系預(yù)測丟失的實(shí)體類型。

    在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，常用多分類方法對實(shí)體類型進(jìn)行補(bǔ)全。其中，PAULHEIM H等人^[7-8]提出了一種基于條件概率的補(bǔ)全算法SDType，這種算法的思想是通過實(shí)體所具有的關(guān)系預(yù)測實(shí)體類型。SDType算法的評價(jià)矩陣是正確率（precision）、召回率和新增類型數(shù)目。但這種算法的缺點(diǎn)是假設(shè)關(guān)系之間是相互獨(dú)立的，而現(xiàn)實(shí)世界中這種假設(shè)在很多情況下是不成立的，并且該算法沒有用類型的層次結(jié)構(gòu)。利用SDType算法，已經(jīng)為知識圖譜DBpedia新增了3.4億條類型語句。KROMPA?覻 D等人^[9]利用張量分解預(yù)測實(shí)體類型，這種方法的思想是把知識圖譜表示成一個(gè)實(shí)體-實(shí)體-關(guān)系的三維張量，然后通過張量分解的方法實(shí)現(xiàn)類型補(bǔ)全。該方法的評價(jià)矩陣是正確率、召回率和正確率-召回率曲線。張香玲等人^[10]提出了一種由謂詞和謂詞及謂詞和類型的相互作用補(bǔ)全實(shí)體類型的模型，在該模型中，為了解決類型語義漂移，使用PMI技術(shù)設(shè)計(jì)一個(gè)有效的謂詞-類型推理圖及基于圖上的隨機(jī)游走算法。該模型的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。SLEEMAN J等人^[11]將主題模型用在關(guān)系預(yù)測中，這種方法的思想是首先將實(shí)體表示成文檔，應(yīng)用LDA抽取文檔的主題，然后通過分析主題和實(shí)體類型的共現(xiàn)關(guān)系，根據(jù)分析結(jié)果，將實(shí)體類型指派給主題對應(yīng)的實(shí)體。該方法的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。

    在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則預(yù)測知識圖譜丟失的信息。PAULHEIM H等人^[12]基于數(shù)據(jù)冗余信息使用關(guān)聯(lián)規(guī)則來預(yù)測DBpedia中丟失的類型。這種方法的評價(jià)矩陣為正確率和增加的類型數(shù)。

2.1.2 關(guān)系內(nèi)部預(yù)測

    按照相同的思路，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，也把預(yù)測關(guān)系的存在與否看成是一個(gè)二分類問題。其中，SOCHER R等人^[13]提出一種通過訓(xùn)練張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測新關(guān)系的方法。例如：如果一個(gè)人出生在德國，那么該方法就能根據(jù)這個(gè)關(guān)系預(yù)測他的國籍是德國。這種方法的評價(jià)矩陣是精確率(accuracy)，已被用于Freebase和WordNet中。BAIER S等人^[14]也提出了類似的方法，但他們在預(yù)測過程增加了模式知識，以提高關(guān)系預(yù)測的性能。不同的是該方法的評價(jià)矩陣是正確率-召回率曲線面積和ROC曲線面積。類似地，ZHAO Y等人^[15]通過將關(guān)系嵌入到一個(gè)低維空間中來預(yù)測Freebase中關(guān)系的存在，這種方法的評價(jià)矩陣是正確率。

    同樣地,在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘也用于預(yù)測關(guān)系。其中，KIM J等人^[16]提出了一種利用關(guān)聯(lián)規(guī)則預(yù)測DBpdia中實(shí)體關(guān)系的方法。這種方法只能預(yù)測來自于維基百科分類中的實(shí)體關(guān)系，其評價(jià)矩陣是正確率和增加的關(guān)系數(shù)目。KOLTHOFF C等人^[17]利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘思想查找意義豐富的關(guān)系鏈來預(yù)測關(guān)系，該方法的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。

2.2 知識圖譜外部補(bǔ)全方法

    與知識圖譜外部補(bǔ)全方法類似，為了揭示外部補(bǔ)全方法因精化目標(biāo)的不同而不同，本小節(jié)將根據(jù)精化目標(biāo)的不同，把外部補(bǔ)全方法分成實(shí)體類型外部補(bǔ)全和關(guān)系外部預(yù)測兩類進(jìn)行綜述。

2.2.1 實(shí)體類型外部補(bǔ)全

    實(shí)體類型外部補(bǔ)全就是利用知識圖譜本身和外部數(shù)據(jù)來預(yù)測丟失的實(shí)體類型。根據(jù)已有文獻(xiàn)分析，實(shí)體類型外部補(bǔ)全方法的研究主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域。

    在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，主要將外部數(shù)據(jù)表示成實(shí)體特征進(jìn)行分類。因?yàn)榫S基百科頁之間的鏈接沒有約束，所以維基百科網(wǎng)頁之間的鏈接比知識圖譜中相應(yīng)實(shí)體的鏈接要多。因此，NUZZOLESE A G等人^[18]利用維基百科鏈接圖和KNN分類算法來預(yù)測知識圖譜中的實(shí)體類型。如果一個(gè)知識圖譜包含到維基百科的鏈接，那么就以相關(guān)頁的分類為基礎(chǔ)，將維基百科網(wǎng)頁之間的鏈接表示成特征向量，這種方法的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。APRIOSIO A P等人^[19]將DBpedia各種語言版本中的實(shí)體類型作為特征來預(yù)測丟失的類型，該方法使用不同距離公式的K-NN分類器，綜合應(yīng)用這些不同的距離公式，得到了最好的結(jié)果。這種方法的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。SLEEMAN J等人^[20]將支持向量機(jī)用于DBpedia和Freebase中的實(shí)體類型預(yù)測。為了提高覆蓋率和正確率，作者利用知識圖譜間的內(nèi)部鏈接和其他知識圖譜的屬性對知識圖譜實(shí)例進(jìn)行分類，這種方法的評價(jià)矩陣為正確率和召回率。

    在自然語言處理領(lǐng)域，KLIEGR T^[21]等人使用了不同語言的摘要來進(jìn)行實(shí)體類型預(yù)測，從而大大提高知識圖譜的覆蓋率和正確率，這種方法的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。

2.2.2 關(guān)系外部預(yù)測

    關(guān)系外部預(yù)測就是利用知識圖譜本身和外部數(shù)據(jù)來預(yù)測丟失的實(shí)體關(guān)系。

    一部分研究者利用遠(yuǎn)程監(jiān)督法和自然語言處理方法對大規(guī)模文本語料庫進(jìn)行處理以預(yù)測實(shí)體關(guān)系，其思路為：首先，通過命名實(shí)體識別將知識圖譜中的實(shí)體鏈接到語料庫(如維基百科)中；然后，以知識圖譜已有的關(guān)系為基礎(chǔ)，找到與關(guān)系對應(yīng)的文本模式，例如，“author”關(guān)系對應(yīng)的文本模式為“Y’s book X”；最后，利用已找到的文本模式去發(fā)現(xiàn)語料庫中的新關(guān)系。其中，APROSIO A P等人^[22]將遠(yuǎn)程監(jiān)督法用于預(yù)測DBpedia中的關(guān)系，該方法將維基百科作為語料庫，并且將正確率和召回率作為評價(jià)矩陣。GERBER D等人^[23]也提出了類似的方法，并開發(fā)了一個(gè)RdfLiveNews原型。在該原型中，利用新聞的RSS來解決DBpedia的時(shí)效性，即判斷預(yù)測到的新關(guān)系在DBpedia中屬于過時(shí)的關(guān)系還是丟失的關(guān)系。這種方法使用的評價(jià)矩陣是正確率、召回率和精確率。

    一部分研究者利用Web搜索引擎填充知識圖譜^[24]。和上述研究類似，這種方法首先找到關(guān)系對應(yīng)的詞匯，然后使用這些詞匯形成搜索語句以填充丟失的關(guān)系值。顯然，該方法使用整個(gè)網(wǎng)絡(luò)作為語料庫，并使用信息提取和抽取技術(shù)進(jìn)行知識圖譜的補(bǔ)全。這種方法使用的評價(jià)矩陣是正確率、召回率和排名。

    一部分研究者直接從網(wǎng)站的表格中抽取關(guān)系^[25-26]。其中，HOGAN A等人^[25]提出一種從維基百科表格中抽取關(guān)系的方法。他們認(rèn)為維基百科表格中共存的兩個(gè)實(shí)體共享知識圖譜中的一條邊，為了補(bǔ)全這些邊，首先使用已有關(guān)系從表格中抽取出候選實(shí)體集，然后對候選實(shí)體子集進(jìn)行標(biāo)注，最后基于已標(biāo)注的候選實(shí)體子集，使用分類算法來識別知識圖譜中真正成立的關(guān)系，這種方法使用的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。RITZE D等人^[26]將上述方法擴(kuò)展到任意的HTML表格中，該方法的不足是不僅要求表的列必須與DBpdedia本體中的屬性匹配，而且要求行也要與DBpdedia中的實(shí)體匹配。這種方法使用的評價(jià)矩陣是正確率和召回率。

    一些研究者認(rèn)為許多自動構(gòu)建的知識圖譜包含很多到其他知識圖譜的鏈接，可以利用這些鏈接對知識圖譜進(jìn)行融合。其中， DUTTA A等人^[27]提出一種在知識圖譜之間建立概率映射的方法。這種方法首先以類型和屬性的分布概率為基礎(chǔ)，創(chuàng)建知識圖譜之間的映射，然后利用該映射得到知識圖譜中丟失的事實(shí)，最后，在兩個(gè)知識圖譜使用的類型系統(tǒng)之間建立映射。這樣就可以用一個(gè)知識圖譜的類型去預(yù)測另一個(gè)知識圖譜的類型。該方法利用黃金標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評估，其評價(jià)矩陣是正確率和召回率。

    另外，WANG Q等人^[28]利用耦合的路徑排序算法補(bǔ)全知識圖譜。這種方法首先設(shè)計(jì)了一個(gè)聚類算法自動發(fā)現(xiàn)彼此高度相關(guān)的關(guān)系，然后采用多任務(wù)學(xué)習(xí)策略對這些關(guān)系的預(yù)測進(jìn)行耦合，這樣是為了能夠利用關(guān)系之間的聯(lián)系和共享隱式數(shù)據(jù)。該方法使用的評價(jià)矩陣是平均正確率和平均倒數(shù)排名（Mean Reciprocal Rank）。

3 常用的知識圖譜錯誤探測方法

    與知識圖譜補(bǔ)全方法不同，知識圖譜錯誤探測的目的是利用已有信息，識別圖中的錯誤信息， 同樣，本節(jié)也將錯誤探測分成內(nèi)部和外部兩類。

3.1 知識圖譜錯誤內(nèi)部探測方法

    目前錯誤內(nèi)部探測方法主要集中在文字值錯誤和鏈接錯誤上，因此本部分只對這兩類方法進(jìn)行綜述。

3.1.1 文字值錯誤內(nèi)部檢測

    異常檢測（Outlier detection）的目的是識別一個(gè)數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)偏離的實(shí)例，即特征顯著的數(shù)據(jù)。由于異常檢測在許多情況下僅處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，因此數(shù)值型文字自然成為這些方法處理的對象。其中，WIENAND D等人^[29]將不同的單變量異常值檢測方法（如四分位范圍或核密度估計(jì)）用于DBpedia中，該方法使用正確率和新增文字?jǐn)?shù)作為評價(jià)矩陣。

    為了降低自然異常的影響，F(xiàn)LEISCHHACKER D等人^[30]對文獻(xiàn)[29]的方法進(jìn)行了擴(kuò)展，將實(shí)例集分成更小的子集，從而提高識別的正確率。這種方法還能使用其他知識圖譜預(yù)測交叉檢測異常，是內(nèi)部檢測和外部檢測方法的混合。

3.1.2 知識圖譜鏈接錯誤內(nèi)部檢測

    PAULHEIM H^[31]指出異常檢測不僅可用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，還可用于知識圖譜的內(nèi)部鏈接。他首先將鏈接表示成多維特征向量，然后利用標(biāo)準(zhǔn)的異常檢測技術(shù)（如局部異常因素檢測、基于簇的異常檢測）指派異常分?jǐn)?shù)，基于這些異常分?jǐn)?shù)和所有鏈接的整體分布情況，能夠識別出不合理的鏈接。LI H等人^[32]使用概率模型學(xué)習(xí)屬性之間的數(shù)學(xué)關(guān)系(如小于、大于)，例如，一個(gè)人的出生日期必須在死亡日期之前。如果知識圖譜中有關(guān)系與這些關(guān)系不符，那么就說明該關(guān)系是錯誤的。

3.2 知識圖譜錯誤外部探測

    知識圖譜錯誤外部探測就是除了利用知識圖譜本身外，還利用外部的資源來檢測錯誤。外部探測方法主要集中在錯誤關(guān)系探測和錯誤文字值探測兩方面。所以，本小節(jié)將從這兩個(gè)方面進(jìn)行綜述。

3.2.1 錯誤關(guān)系外部檢測

    錯誤關(guān)系外部檢測就是除了利用知識圖譜本身外，還利用外部的資源來檢測錯誤的實(shí)體間關(guān)系。其中， PAULHEIM H等人認(rèn)為在知識圖譜構(gòu)造過程中大量的錯誤都是由一個(gè)共同的原因(如錯誤的映射或程序錯誤)造成的，因此，只需檢測少量的樣本，就會發(fā)現(xiàn)大量錯誤的語句。于是他們提出了一種識別不一致性的自動化聚類方法^[33]，該方法只需要給人提供代表性的樣本即可，從而解決了上述的規(guī)模問題。

3.2.2 錯誤文字值外部檢測

    文獻(xiàn)[34]提出了一種使用知識圖譜鏈接探測錯誤數(shù)字值的自動方法，作者利用相同資源的鏈接和單個(gè)資源中屬性之間的不同匹配函數(shù)來識別錯誤。他們認(rèn)為如果多個(gè)外部資源與知識圖譜中的一個(gè)事實(shí)發(fā)生沖突，那么就認(rèn)為該事實(shí)是錯的。

4 討論

    通過文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，將知識圖譜精化方法分成知識圖譜補(bǔ)全和知識圖譜錯誤探測兩大類是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹Ｒ驗(yàn)槟壳盎静淮嬖谝粋€(gè)方法同時(shí)解決知識圖譜補(bǔ)全和知識圖譜錯誤探測。唯一的例外是文獻(xiàn)[8]，該文獻(xiàn)既能進(jìn)行知識圖譜補(bǔ)全又能進(jìn)行知識圖譜錯誤探測。但它實(shí)際上是兩個(gè)方法，分別是SDType和SDValidate，因?yàn)檫@兩個(gè)方法不是一個(gè)整體，而是獨(dú)立存在的。其中SDType負(fù)責(zé)進(jìn)行補(bǔ)全，SDValidate負(fù)責(zé)進(jìn)行錯誤探測。在知識圖譜精化方面，為什么大量的研究成果都只用在一個(gè)方面，這個(gè)原因還不太明確。但在客觀世界中，知識圖譜補(bǔ)全和知識圖譜錯誤探測這兩個(gè)過程是相輔相成的。除了將補(bǔ)全和錯誤檢測嚴(yán)格區(qū)別以外，還發(fā)現(xiàn)多數(shù)方法只能處理一種精化目標(biāo)，同時(shí)處理多種精化目標(biāo)的方法相當(dāng)少。因此，將每類精化任務(wù)按照精化目標(biāo)進(jìn)行分類這也是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹?/p>

    在知識圖譜補(bǔ)全方面，本文所介紹的方法都是對已有實(shí)體的類型或關(guān)系進(jìn)行補(bǔ)全。經(jīng)文獻(xiàn)分析，目前沒有方法能夠增加新的實(shí)體，這種實(shí)體集擴(kuò)展方法屬于NLP領(lǐng)域，但這種方法對于進(jìn)一步提高知識圖譜覆蓋率非常有用，尤其可以減少長尾實(shí)體?？梢?，研究增加新實(shí)體的方法也將是知識圖譜精化的一個(gè)新方向。

    在知識圖譜錯誤探測方面，所有方法都輸出一個(gè)潛在錯誤的語句列表。但據(jù)筆者所知，只有文獻(xiàn)[33]能從錯誤列表中發(fā)現(xiàn)知識圖譜模式的錯誤。因?yàn)槟Ｊ绞侵R圖譜的一個(gè)基礎(chǔ)構(gòu)建，模式的錯誤就會造成實(shí)體的關(guān)系錯誤?？梢?，探測模式錯誤也將是知識圖譜精化的一個(gè)新方向。

    在評價(jià)矩陣方面，發(fā)現(xiàn)大量的方法將正確率和召回率作為主要的評價(jià)矩陣，偶爾也有方法使用ROC曲線、精確率或均方根誤差；在評估方法方面，發(fā)現(xiàn)有一半以上的評估方法只使用DBpedia這樣一種知識圖譜，這樣的評估結(jié)果的作用非常有限。因?yàn)榇蠖鄶?shù)的研究只對特定的知識圖譜有用，但知識圖譜根據(jù)特征的不同而不同。因此，對于只用一種知識圖譜評估的方法來說，有以下問題值得研究：(1)能否在不用特征的知識圖譜上有同樣的性能；(2)在精化過程中是否用了知識圖譜本身的特征，如是否隱含地使用DBpedia實(shí)體和對應(yīng)的維基百科頁之間的鏈接；(3)是否過度擬合圖譜的特定特征。另外，還發(fā)現(xiàn)只有少數(shù)評價(jià)方法對計(jì)算性能進(jìn)行評估。但在大規(guī)模知識圖譜階段，計(jì)算性能這個(gè)指標(biāo)是一個(gè)不可忽視的維度。為了將來有一個(gè)可比較的知識圖譜評價(jià)方法，需要選一個(gè)既在數(shù)量上可比較、也在計(jì)算性能上可比較的基準(zhǔn)(benchmark)。目前這樣的研究工作在語義網(wǎng)絡(luò)的其他領(lǐng)域（如模式和實(shí)例匹配、推理和問答系統(tǒng)）已經(jīng)開展?？梢?，知識圖譜精化的通用評價(jià)方法將是知識圖譜精化的另一個(gè)方向。

5 結(jié)論

    多年來，許多研究者提出了各種知識圖譜精化方法，取得了豐碩的研究成果。由此可以預(yù)見，知識圖譜精化研究將是一個(gè)有著非常廣闊研究前景的領(lǐng)域。

    本文對知識圖譜精化方法進(jìn)行了綜述。綜述結(jié)果表明，該分類標(biāo)準(zhǔn)是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。知識圖譜精化涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和NLP相關(guān)知識和技術(shù)，是一個(gè)綜合的研究方向。幾乎沒有一個(gè)精化方法能同時(shí)提高知識圖譜的完備性和正確率，也沒有方法對多個(gè)精化目標(biāo)進(jìn)行精化，即還沒有一個(gè)改善知識圖譜質(zhì)量的整體解決方案。在評價(jià)方面，多數(shù)評價(jià)方法通常都是在一個(gè)特定的知識圖譜上進(jìn)行評價(jià)，這使得難以對它們的性能進(jìn)行比較。

    綜上所述，雖然知識圖譜精化已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，并且已成功應(yīng)用于許多領(lǐng)域，但仍然還不成熟，依然有很大的挑戰(zhàn)。將來可從以下幾個(gè)方面對知識圖譜精化進(jìn)行深入的研究：(1)改善知識圖譜質(zhì)量的整體解決方案；(2)知識圖譜擴(kuò)展性的研究；(3)知識圖譜通用的評價(jià)；(4)未知領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建。隨著大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)知識圖譜的出現(xiàn)，知識圖譜的擴(kuò)展和自動化的知識圖譜精化將是該領(lǐng)域未來發(fā)展的趨勢。

參考文獻(xiàn)

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文獻(xiàn)[18]-[34]略

作者信息:

謝  剛1，2

（1.中國科學(xué)院自動化所，北京100080；2.貴州師范大學(xué) 大數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽550001）