知识图谱概念
知识图谱是结合知识（如公理、规则、事实、事件等）和图结构（有向多关系图）的语义网络，用于表示和推理知识，支持智能问答、决策分析、可视化等应用。
知识图谱构建方法
知识图谱构建方法包括：
- 文本到知识：利用预训练语言模型（如BERT、GPT）进行实体、关系、事件抽取。
- 知识来源：包括符号表示（本体、规则库、众包图谱、文本抽取知识）和机器数据（结构化数据、传感数据、日志数据）。
低资源知识图谱构建挑战
低资源场景下知识图谱构建面临数据稀疏和标注成本高的问题，知识呈现长尾分布，图谱具有无尺度网络的幂律分布特性。
低资源知识图谱构建方法
解决低资源问题的方法包括：
- 利用更多数据：
- 远程监督：无标注数据关系抽取（如Distant supervision）。
- 外部知识增强：零样本迁移学习（如Zero-Shot Transfer Learning）。
- 利用更强模型：
- 元学习：快速适应深度网络（如FewRel、Model-Agnostic Meta-Learning）。
- 度量学习：原型网络（Prototypical Networks）。
- 迁移学习：预训练模型（如BERT）。
- 提示学习：
低资源事件检测方法：OntoED
OntoED方法通过本体嵌入和推理解决低资源事件检测问题：
- 本体构建：连接事件类型与实例，利用粗粒度语料构建初始本体。
- 本体学习：建立事件类型间关联，通过实例丰富本体。
- 事件关联推理：基于现有事件关系（如因果关系、时序关系）推理新关联。
实验结果
实验在OntoEvent数据集上验证了方法有效性，在少样本和零样本场景下均取得较好性能，优于基线模型。
未来展望
低资源知识图谱构建工具（如DeepKE）和低资源学习方法（如KGCLRL4KG、KG4LRL）将进一步推动工业应用。知识（本体、公理、规则等）是解决低资源问题的关键。
核心观点
知识图谱是知识表示和推理的重要工具，低资源场景下可通过数据增强、模型增强和提示学习等方法解决数据稀疏问题，OntoED等本体嵌入方法在低资源事件检测中表现优异，未来需进一步推动低资源知识图谱在工业领域的应用。
