北京航空航天大學(xué)教授牛廣林，從北航計(jì)算機(jī)學(xué)院攻讀博士學(xué)位期間一直在研究知識(shí)圖譜和知識(shí)圖譜推理技術(shù)，當(dāng)時(shí)在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)表了幾篇頂會(huì)論文，同時(shí)建立了最早之一的知識(shí)圖譜領(lǐng)域的社交媒體賬號(hào)，在閑暇之余他發(fā)表了不少自己在學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜領(lǐng)域前沿研究或?qū)嵱霉ぞ邥r(shí)的總結(jié)和體會(huì)。

圖 | 牛廣林（來源：牛廣林）

2022 年，牛廣林從北航畢業(yè)留校任教后，就一直想寫一篇知識(shí)圖譜推理領(lǐng)域的綜述論文，一方面從社交媒體讀者和出版社編輯的反饋來看自己寫的知識(shí)圖譜綜述類文章還挺受歡迎的，另一方面國內(nèi)外綜述論文對(duì)于知識(shí)圖譜推理這一人工智能中的重要研究領(lǐng)域主要是從某一特定視角進(jìn)行的梳理，更加全面的總結(jié)工作值得進(jìn)一步填補(bǔ)。

更有意思的是，2022 年正值 ChatGPT 上線，全世界的人們都驚嘆于 ChatGPT 的強(qiáng)大功能，而且周圍很多老師和朋友都逐漸轉(zhuǎn)向大模型的研究。然而，牛廣林作為知識(shí)圖譜的研究者，更想證明在大模型的時(shí)代，知識(shí)圖譜推理技術(shù)仍然有很大的研究價(jià)值和探索空間。因此，從 2023 年開始牛廣林就動(dòng)筆撰寫了一篇綜述論文，希望能完成一篇全面的知識(shí)圖譜推理綜述，為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供一定的參考和啟發(fā)，只是沒想到完成這篇綜述論文用了近兩年時(shí)間。

這篇綜述論文從任務(wù)導(dǎo)向的角度將現(xiàn)有的知識(shí)圖譜推理方法分為靜態(tài)單步推理、靜態(tài)多步推理、動(dòng)態(tài)推理、多模態(tài)推理、小樣本推理和歸納式推理六類，并進(jìn)一步從六類基本推理任務(wù)和復(fù)雜推理任務(wù)、知識(shí)圖譜推理技術(shù)的下游應(yīng)用以及當(dāng)前更具挑戰(zhàn)的推理任務(wù)三個(gè)主要維度，對(duì)知識(shí)圖譜推理技術(shù)的現(xiàn)有研究進(jìn)行了全面系統(tǒng)的梳理和分析。

特別的，他和團(tuán)隊(duì)還探討了大模型等前沿技術(shù)在知識(shí)圖譜推理領(lǐng)域的運(yùn)用和效果。為了便于讀者理解不同方法的特點(diǎn)，該團(tuán)隊(duì)對(duì)比了每類推理任務(wù)中不同方法間的優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，為了便于大家開展相關(guān)研究，牛廣林已經(jīng)將這篇綜述論文中引用的所有論文進(jìn)行整理并建立了一個(gè) GitHub 項(xiàng)目，包含論文題目、發(fā)表期刊或會(huì)議名稱、發(fā)表時(shí)間和論文信息頁面的鏈接地址（https://github.com/ngl567/KGR-Survey）。

此外，該綜述論文對(duì)每類知識(shí)圖譜推理任務(wù)開展實(shí)驗(yàn)所需的常用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行了介紹，并總結(jié)了當(dāng)前主流好用的一些知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)開源庫，有助于相關(guān)研究者尤其是入門人員快速上手進(jìn)行代碼實(shí)現(xiàn)。總的來說，本綜述研究旨在突顯知識(shí)圖譜推理領(lǐng)域的關(guān)鍵研究熱點(diǎn)，并展望未來值得關(guān)注的研究方向，便于相關(guān)研究者快速了解該領(lǐng)域發(fā)展并開展研究。

（來源：牛廣林）

這篇綜述論文梳理了當(dāng)前幾類主要知識(shí)圖譜推理任務(wù)的已有方法，可以引導(dǎo)相關(guān)研究者發(fā)現(xiàn)感興趣的研究方向和探索有價(jià)值的研究內(nèi)容。更重要的是，該綜述論文首次全面梳理了知識(shí)圖譜推理技術(shù)的下游應(yīng)用情況，包括在問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)和視覺推理等水平領(lǐng)域的應(yīng)用，同時(shí)在醫(yī)療、商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全、教育、社會(huì)治理、交通運(yùn)輸和環(huán)境監(jiān)測等垂直領(lǐng)域展現(xiàn)出的明顯優(yōu)勢。因此，該綜述有助于其它領(lǐng)域的研究者了解知識(shí)圖譜推理技術(shù)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用模式和實(shí)際價(jià)值，并指導(dǎo)工業(yè)界研究者將知識(shí)圖譜推理技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中落地應(yīng)用。

雖然大家看到的這篇綜述論文是以英文發(fā)表在arXiv平臺(tái)，但牛廣林最初其實(shí)是想寫一篇中文論文，因?yàn)樗?dāng)時(shí)剛接觸知識(shí)圖譜領(lǐng)域研究時(shí)就是通過幾篇高質(zhì)量的中文綜述論文入門，所以他覺得寫好一篇中文綜述論文更能夠幫助國內(nèi)研究者尤其在校學(xué)生初步了解該領(lǐng)域研究。但是，在經(jīng)過一年的論文撰寫并完成總共 70 多頁的知識(shí)圖譜推理中文綜述論文后，通過國內(nèi)中文期刊的投稿得到編輯的意見后認(rèn)識(shí)到這篇綜述論文由于篇幅過長，如果不進(jìn)行大量的內(nèi)容刪減甚至無法進(jìn)行實(shí)質(zhì)的審稿。因此，為了保證綜述論文的完整性，不得不轉(zhuǎn)換為英文版本，因?yàn)橹辽倏梢园l(fā)布在arXiv平臺(tái)讓研究者了解到這項(xiàng)研究內(nèi)容。

所以，在經(jīng)過一年的論文改寫后，牛廣林完成了整篇英文綜述論文并提交到arXiv平臺(tái)。再一次沒想到的是，不同于一般的研究性論文可能提交后很快就能發(fā)布，arXiv平臺(tái)對(duì)于綜述論文的把控較為嚴(yán)格，經(jīng)過兩個(gè)月的評(píng)審這篇綜述論文才得以發(fā)布?！霸谶@里，需要感謝這篇綜述論文合作者的幫助，團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李波教授對(duì)這篇綜述論文提出了很多高屋建瓴的指導(dǎo)意見，林陽光同學(xué)在本科實(shí)習(xí)期間參與了這篇綜述中知識(shí)圖譜推理應(yīng)用部分的方法梳理?！彼硎?。

通過該綜述論文，牛廣林自己對(duì)知識(shí)圖譜推理技術(shù)有了更全面的理解和認(rèn)識(shí)。接下來，他將與課題組成員在基于大模型、結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)、增強(qiáng)可解釋性等方面開展知識(shí)圖譜推理技術(shù)的基礎(chǔ)研究，并實(shí)現(xiàn)其在態(tài)勢預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)處置推薦、視覺理解和推理等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。

參考資料：

本次綜述論文arXiv地址：https://arXiv.org/abs/2506.11012

綜述對(duì)應(yīng)的 GitHub 項(xiàng)目地址：https://github.com/ngl567/KGR-Survey