新智元報道
來源：專知
【新智元導讀】事件知識圖譜是當下關注的焦點。但究竟什麼是事件知識圖譜？中科院計算所釋出《事件知識圖譜綜述》綜述論文，本文從曆史、本體、執行個體和應用視圖等方面對EKG進行了全面的綜述。
除了以實體為中心的知識(通常以知識圖譜(knowledge Graph, KG)的形式組織起來)，事件也是世界上必不可少的一種知識，它引發了以事件為中心的知識表示形式(Event KG, EKG)的興起。它在許多機器學習和人工智能應用中發揮着越來越重要的作用，如智能搜尋、問題回答、推薦和文本生成。
本文從曆史、本體、執行個體和應用視圖等方面對EKG進行了全面的綜述。為了更全面地描述EKG，我們将重點關注它的曆史、定義、模式歸納、擷取、相關的代表性圖形/系統和應用程式。研究了其發展過程和趨勢。我們進一步總結了未來EKG研究的發展方向。
https://arxiv.org/abs/2112.15280
知識圖譜(KG)是谷歌在2012年釋出的一種流行的知識表示形式。它關注名義實體及其關系，是以代表靜态知識。然而，世界上存在着大量的事件資訊，傳遞着動态的程式性知識。是以，以事件為中心的知識表示形式(如Event KG (EKG))也很重要，它将實體和事件結合在一起。它促進了許多下遊應用，如智能搜尋、問答、推薦和文本生成[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。
本文就EKG的概念及其發展進行了深入的探讨。關于EKG你想知道什麼?你可能會對它的産生感興趣，也就是所謂的EKG，如何建構它，以及它的進一步應用。為了全面介紹EKG，我們從曆史、本體論、執行個體和應用視圖等方面對其進行了介紹。從曆史的觀點，我們介紹了EKG的簡史和我們導出的EKG的定義。
從本體的角度，提出了與EKG相關的基本概念，以及EKG相關的任務和方法，包括事件模式歸納、腳本歸納和EKG模式歸納。
從執行個體視圖，我們詳細闡述了事件擷取和與EKG相關的代表圖/系統。具體來說，事件擷取的重點是如何建構一個基本的EKG，并獲得一個更好的EKG。前者包括事件抽取和事件關系抽取，是最基本的任務。後者包括事件互相引用解析和事件參數補全。
從應用的角度，介紹了一些基本的應用，包括腳本事件預測和時間KG預測，以及一些深層次的應用，如搜尋、問答、推薦和文本生成。并對相關任務的發展過程和趨勢進行了深入的研究和分析。然後指出未來的方向。
事件知識圖譜發展曆程
EKG 相關概念
什麼是EKG？曆史視角
在本節中，我們将從曆史的視角，簡要介紹EKG的曆史。然後我們根據曆史上與EKG相關的概念推導出EKG的定義。
什麼是EKG？本體視角
從本體的角度來看，我們研究了模式和相關的任務。EKG的模式描述了構成它的基本概念，比如事件類型、事件參數的角色以及事件之間的關系。事件類型和事件參數的角色構成了事件的架構，即事件模式。對于事件之間的關系，典型的腳本[30]根據一些事件關系組織一組事件，這些事件關系共同描述了常見的場景。
什麼是EKG？執行個體視角
從執行個體視圖來看，本節介紹如何建構EKG，即事件采集和EKG相關的代表圖/系統。
事件抽取
事件關系抽取
未來方向與挑戰
關于EKG的研究和成果有很多。然而，仍有幾個方向需要關注和進一步研究。在本節中，我們将深入探讨這些未來的方向。
高性能的事件擷取
最近的事件擷取研究在有效性和效率上遠遠不能滿足應用需求。特别是事件提取和事件關系提取的精度較低。進而阻礙了高品質基礎EKG的建構。此外，現有的模型通常不重視複雜性問題。然而，高參數複雜度和高時間複雜度的模型不利于從大量資料中快速建構EKG。是以，高效率的事件擷取是未來的一個重要方向。
多模态知識處理
在現實世界中，事件可能以文本、圖像、音頻和視訊的形式呈現。然而，現有的關于EKG的研究多集中在文本處理上，而忽略了圖像、音頻、視訊中的大量資訊。對于多模态事件表示學習[214]和事件抽取[215]的研究很少。實際上，不同模态的事件可以消除歧義，互相補充。是以，多模态資訊的聯合利用是未來的一個重要方向。具體來說，來自所有模态的事件應在一個統一的架構中表示，事件擷取研究應注意多模态提取，EKG圖推理也應考慮多模态資訊。
可解釋EKG研究
在EKG研究中，研究主要集中在用深度學習方法拟合訓練資料。然而，它們通常缺乏可解釋性，也就是說，對于它們為什麼和如何工作沒有明确的想法。實際上，了解最終結果的原因有助于在實際應用中采用它們。它是友好和令人信服的解釋為什麼最終結果是給定的。未來可解釋性EKG的研究将是一個重要的方向。
實用EKG研究
在與EKG相關的任務中，有些任務的形式化過于理想化，與現實場景相距甚遠。例如，在一個現有的事件中，隻完成一個缺失的參數或參數角色，通過從幾個候選對象中選擇它來預測未來的腳本事件，并且隻預測未來事件的一個元素。在更實際的形式下進行研究更具挑戰性，但也更有趣，對應用具有重要意義。
EKG對于許多都很重要，包括智能搜尋、問題回答、推薦和文本生成。本文從不同角度對EKG的研究進行了綜述。特别地，我們深入研究了EKG的曆史、本體、執行個體和應用視圖。它的曆史，定義，模式歸納，擷取，相關的代表圖/系統，和應用進行了深入的研究。根據其發展趨勢，進一步總結了未來EKG研究的展望方向。