本文为大家奉上的是WWW 2020五篇知识图谱+图神经网络（KG+GNN）相关论文，供大家参考！——多关系实体对齐、问答推理、动态图实体链接、序列实体链接、知识图谱补全。

知识图谱存储中用于图书库的查询语句，SPARQL的语法以及编辑。

Fuseki ontology例子

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公斤基线火炬 2019百度的关系撤回比赛，Pytorch版苏神的基线，联合关系撤回。 模型 与苏神的模型相同，只不过开发框架由Keras + Tensorflow变成了Pytorch，给使用Pytorch的小伙伴分享。 苏神Keras版链接： : 代码中包含了许多苏神的代码，因此首先对苏神表示感谢！ 以下为苏神模型介绍 用BiLSTM做联合标注，先预测subject，然后根据suject同时预测object和predicate，标注结构是“半指针-半标注”结构，以前也曾介绍过（ https://kexue.fm/archives/5409 ） 标注结构是自己设计的，我看了很多关系抽取的论文

近些年，知识图谱的构建技术得到了极大的发展，构建好的知识图谱已经被应用到众多领域。在此基础上，研究者将目光从知识图谱转向事件图谱。事件图谱以事件为核心，准确地描述了事件信息以及事件之间的关联关系。基于此，总结了事件图谱在构建、推理与应用方面的关键技术，主要包括事件抽取、事件信息补全、事件关系推断以及事件预测技术。给出了事件图谱的具体应用场景，并且针对事件图谱研究中存在的挑战，对未来的研究趋势进行了展望。

Ontology 理论研究和应用建模，知识图谱构建中的本体理论

为机器配备对世界实体及其关系的全面了解一直是人工智能的一个长期目标。在过去的十年中，大规模知识库(也称为知识图谱)已经从Web内容和文本源中自动构建出来，并且已经成为搜索引擎的关键模块。

精选5篇来自EMNLP 2019 的知识图谱（KG）相关工作，帮助相关研究人员快速了解知识图谱领域最新研究进展。

在过去一年的文章中，我们讨论了很多关于知识图谱构建、结合NLP应用的方法。逐渐，这些算法开始深入到许多业务中的搜索、推荐工作中。本文我们来系统地看一下在不同阶段，图谱融合该采取什么策略，以及相关的算法论文调研。