Multi-source knowledge fusion is one of the important research topics in the fields of artificial intelligence, natural language processing, and so on. The research results of multi-source knowledge fusion can help computer to better understand human intelligence, human language and human thinking, effectively promote the Big Search in Cyberspace, effectively promote the construction of domain knowledge graphs (KGs), and bring enormous social and economic benefits. Due to the uncertainty of knowledge acquisition, the reliability and confidence of KG based on entity recognition and relationship extraction technology need to be evaluated. On the one hand, the process of multi-source knowledge reasoning can detect conflicts and provide help for knowledge evaluation and verification; on the other hand, the new knowledge acquired by knowledge reasoning is also uncertain and needs to be evaluated and verified. Collaborative reasoning of multi-source knowledge includes not only inferring new knowledge from multi-source knowledge, but also conflict detection, i.e. identifying erroneous knowledge or conflicts between knowledges. Starting from several related concepts of multi-source knowledge fusion, this paper comprehensively introduces the latest research progress of open-source knowledge fusion, multi-knowledge graphs fusion, information fusion within KGs, multi-modal knowledge fusion and multi-source knowledge collaborative reasoning. On this basis, the challenges and future research directions of multi-source knowledge fusion in a large-scale knowledge base environment are discussed.

中文翻译：

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多源知识融合：一项调查

多源知识融合是人工智能，自然语言处理等领域的重要研究课题之一。多源知识融合的研究成果可以帮助计算机更好地理解人类的智力，人类的语言和人类的思维，有效地促进网络空间的大搜索，有效地促进领域知识图的构建，并带来巨大的社会和经济效益。好处。由于知识获取的不确定性，需要评估基于实体识别和关系提取技术的KG的可靠性和置信度。一方面，多源知识推理过程可以发现冲突，为知识评估和验证提供帮助。另一方面，通过知识推理获得的新知识也不确定，需要评估和验证。多源知识的协同推理不仅包括从多源知识推断新知识，还包括冲突检测，即识别错误的知识或知识之间的冲突。本文从多源知识融合的几个相关概念入手，全面介绍了开放源知识融合，多知识图融合，幼稚园内部信息融合，多模式知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。 。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。多源知识的协同推理不仅包括从多源知识推断新知识，还包括冲突检测，即识别错误的知识或知识之间的冲突。本文从多源知识融合的几个相关概念入手，全面介绍了开放源知识融合，多知识图融合，幼稚园内部信息融合，多模式知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。 。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。多源知识的协同推理不仅包括从多源知识推断新知识，还包括冲突检测，即识别错误的知识或知识之间的冲突。本文从多源知识融合的几个相关概念入手，全面介绍了开放源知识融合，多知识图融合，幼稚园内部信息融合，多模式知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。 。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。识别错误的知识或知识之间的冲突。本文从多源知识融合的几个相关概念入手，全面介绍了开放源知识融合，多知识图融合，幼稚园内部信息融合，多模式知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。 。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。识别错误的知识或知识之间的冲突。本文从多源知识融合的几个相关概念入手，全面介绍了开放源知识融合，多知识图融合，幼稚园内部信息融合，多模式知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。 。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。多模式知识融合和多源知识协作推理。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。多模式知识融合和多源知识协作推理。在此基础上，讨论了大规模知识库环境中多源知识融合的挑战和未来的研究方向。