精选80篇知识图谱论文，深入浅出学习NLP与图谱构建

知识图谱（Knowledge Graph）是一种以结构化的形式展示知识的网络系统，它把知识以图的方式组织起来，通常由节点（实体）和边（实体之间的关系）构成。知识图谱中的实体对应现实世界中的对象，而实体之间的关系则反映了这些对象的相互作用和属性。它的发展得益于信息提取技术（Information Extraction）、自然语言处理（NLP）、语义网和数据库技术的交叉发展。由于知识图谱在搜索引擎、人工智能、大数据分析等众多领域的广泛应用，因此成为了当下热门的研究方向。 【标题】中提及的“知识图谱80篇精选论文集”，暗示了这是一份涵盖了知识图谱领域核心话题的文献集合。这篇集合中的内容不仅包括了从知识图谱的基础构建到实际应用的全方位覆盖，还可能为研究者和学者提供深入理解和研究该领域的参考资源。 【描述】提到的“事件抽取、关系抽取、NER、实体消歧、知识表示、问答系统、知识图谱”等术语，涉及了知识图谱构建与应用的核心技术点。事件抽取指的是从文本中识别出具体的事件，并将事件的参与者、时间、地点等信息抽取出来，形成结构化的事件信息。关系抽取则是识别文本中实体间的语义关系，并以结构化的形式表达。命名实体识别（NER）是识别文本中具有特定意义的实体（如人名、地点名、组织名等），它与事件抽取和关系抽取紧密相关。实体消歧是指在文本中区分不同实体的同一称呼，确保实体的唯一性。知识表示则涉及到如何以一种计算机可以理解的方式组织知识，包括本体论、语义网络等。问答系统则是利用知识图谱进行信息查询和回答用户问题的系统。 【标签】简单明了地揭示了这份集合的学科范畴，即知识图谱和论文。这个标签指明了内容的专业性，同时反映出这批资料为学术研究服务的特点。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的文件包括了关于知识图谱发展、研究进展、知识图谱的各个方面综述以及具体技术点的论文。例如，“知识图谱发展报告（2018）-中国中文信息学会.pdf”提供了过去一年知识图谱领域的综合概述，而“知识图谱研究进展-漆桂林.pdf”则可能是一位学者对该领域进展的个人见解和总结。又如，“2017-Paulheim, H. Knowledge Graph Refinement：A Survey of Approaches and Evaluation Methods.pdf”则聚焦于知识图谱的精细化工作，包括对各种方法和评估标准的研究，这有助于研究人员了解如何提高知识图谱的质量。另外，“知识图谱研究综述-李涓子.pdf”可能提供了李涓子对知识图谱各个方面的研究和分析，为读者提供了从特定学者视角的深入理解。 总结而言，这份集合覆盖了知识图谱领域的理论研究和实际应用，适合于希望入门和深入研究该领域的学者和工程师。通过阅读和分析这些精选论文，研究者不仅能把握知识图谱技术的最新发展趋势，而且可以通过案例分析，深入理解如何将理论知识应用于构建和优化知识图谱系统。