知识图谱与LLM融合 技术
知识图谱与 LLM 融合让大模型利用结构化知识：KG 增强检索（GraphRAG）、图谱辅助推理、LLM 构建图谱与联合问答，缓解幻觉并提升多跳推理，是 2024 年后知识工程主线。
百科
大模型 · 万物互联 · 人工智能的结构化知识库。人人可阅读、可贡献、可追溯。
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知识表示学习 概念
知识表示学习把符号知识（实体/关系）转为向量表示以便计算与泛化：知识图谱嵌入、节点嵌入（node2vec）、大模型知识编码，支撑补全、问答与推理。
时序知识图谱 概念
时序知识图谱给三元组附加有效时间（如「某人 2010-2020 任某职」），支持时间约束推理与演化预测，用于事件预测、动态风控与历史问答。
跨语言知识图谱 概念
跨语言知识图谱统一多语言版本的实体与关系（如同一实体在中/英/日不同条目），支撑跨语言搜索、问答与翻译，Wikidata 是其典型实现。
语义对齐 技术
语义对齐把不同数据源/模态/语言的语义统一到同一表示或映射：实体对齐、本体匹配、跨语言对齐与嵌入空间对齐，是知识融合与多模态理解的关键。
图算法 技术
图算法处理图上的计算任务：最短路径（Dijkstra）、社区发现（Louvain）、中心性（PageRank）、连通性与匹配，用于社交分析、风控与知识图谱。
知识库 概念
知识库（KB）是结构化知识的集合：三元组库、规则库或本体库（Wikidata、DBpedia、企业知识库），是知识图谱与 KBQA 的存储基础。
大模型知识编辑 技术
大模型知识编辑在不重训的前提下修改/注入/删除模型内部知识（ROME、MEMIT、定位-编辑），用于修正事实、时效更新与版权删除，是 LLM 知识治理的前沿。
知识追踪 技术
知识追踪建模学生对知识点的掌握程度随时间/作答的演化，用于智能教育自适应学习：DKT（深度知识追踪）与 LLM 学情分析是代表。
反事实推理 技术
反事实推理回答「如果当初不这样做会怎样」：基于结构因果模型的干预与想象，用于可解释性（最小改动反事实）、公平性与决策复盘。
因果图 概念
因果图用有向无环图（DAG）表示变量间的因果依赖：父节点→子节点的箭头即「直接原因」，支撑 d-分离、后门准则与因果效应识别。
因果推理 概念
因果推理超越相关推断「原因-结果」关系，以结构因果模型（SCM）、do-演算与反事实为核心，用于决策、医学与政策评估，是 AI 向「理解」迈进的必经之路。
神经符号AI 概念
神经符号 AI 把深度学习（感知/学习）与符号推理（逻辑/可解释）结合，兼顾数据驱动与逻辑严谨，路线含神经逻辑编程、场景图推理与 LLM+符号工具，被视为通向强 AI 的方向之一。
概念图谱 概念
概念图谱刻画概念之间的语义关系（上下位、属性、相关），是常识/概念知识的组织形态，用于理解泛化与搜索扩展，代表有 ConceptNet、CN-Probase。
事理图谱 概念
事理图谱以事件为节点、以因果/顺承等关系为边建模事件演化逻辑（如「暴雨→洪灾→救援」），用于事件推演、预警与决策，是知识图谱在动态事件域的扩展。
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