知识图谱发展阶段每个阶段主要成果有哪些可参考的文献有哪些

知识图谱的发展可以分为以下几个阶段：

知识表示阶段（1990年代初期-2000年代初期）

该阶段主要的成果是知识表示语言和本体论。知识表示语言包括RDF、RDFS、OWL等，本体论包括DAML+OIL、RDF Schema等。

参考文献：

Gruber, T. R. (1993). A translation approach to portable ontology specifications. Knowledge acquisition, 5(2), 199-220.

Noy, N. F., & McGuinness, D. L. (2001). Ontology development 101: A guide to creating your first ontology. Stanford knowledge systems laboratory technical report KSL-01-05.

知识抽取阶段（2000年代中期-2010年代初期）

该阶段主要的成果是基于自然语言处理和机器学习的知识抽取技术。知识抽取技术可以从文本中自动地提取出实体、关系和事件等知识，并将其表示为结构化的数据。

参考文献：

Bunescu, R. C., & Mooney, R. J. (2005). A shortest path dependency kernel for relation extraction. In Proceedings of the Conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 724-731).

Mintz, M., Bills, S., Snow, R., & Jurafsky, D. (2009). Distant supervision for relation extraction without labeled data. In Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP (pp. 1003-1011).

知识融合阶段（2010年代中期-2010年代末期）

该阶段主要的成果是知识融合技术。知识融合技术可以将来自不同数据源的知识融合为一个统一的知识图谱。

参考文献：

Bizer, C., Lehmann, J., Kobilarov, G., Auer, S., Becker, C., Cyganiak, R., & Hellmann, S. (2009). DBpedia—A crystallization point for the Web of Data. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, 7(3), 154-165.

Noy, N. F., & Hafner, C. D. (2016). The state of the art in ontology design: A survey and comparative review. AI magazine, 37(3), 53-63.

知识应用阶段（2010年代末期-至今）

该阶段主要的成果是知识应用技术。知识应用技术可以将知识图谱应用于各种领域，如搜索引擎、自然语言处理、推荐系统等。

参考文献：

Zhang, H., & Chen, Z. (2018). Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(1), 1-38.

Zhang, Y., Yang, Q., & Chen, H. (2018). A survey on deep learning for named entity recognition. Information, 9(8), 164.

参考文献：

Ding, Y., Jiang, J., & Simon, R. (2008). Content-based citation analysis: The next generation of citation analysis. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(13), 2026-2044.

王珊，马晓冬，李振宇，朱新远. 知识图谱研究进展与展望[J]. 计算机学报, 2020, 43(2): 211-238.

刘家伟, 王珊, 马晓冬,等. 一种基于知识图谱和多任务学习的命名实体识别方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(10): 2177-2189.

李颖明, 马晓冬, 王珊,等. 融合多源知识的知识图谱补全方法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(2): 355-366.

张海涛, 王珊, 马晓冬. 基于知识图谱的实体链接方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(8): 1721-1737.

李颖明, 马晓冬, 王珊,等. 基于知识图谱的关系抽取方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(10): 2159-2173.

陈文华, 马晓冬, 王珊,等. 基于知识图谱的自动问答技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(8): 1711-1733.

李颖明, 马晓冬, 王珊,等. 基于知识图谱的实体消歧方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(11): 2471-2485.

王珊, 马晓冬, 段俊,等. 基于知识图谱的信息检索方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(6): 1261-1279.

王珊, 马晓冬, 詹春燕,等. 基于知识图谱的信息提取方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(7): 1335-1352.

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李颖明, 马晓冬, 王珊,等. 基于知识图谱的关键词扩展方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 269-282.

李颖明, 马晓冬, 王珊,等. 基于知识图谱的文本分类方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(11): 2401-2417.

马晓冬, 王珊, 陈文华,等. 基于知识图谱的自然语言处理研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(4): 707-720.

王珊, 马晓冬, 杨军,等. 基于知识图谱的大规模语义搜索技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(12): 2514-2530.

王珊, 马晓冬, 杨军,等. 基于知识图谱的信息检索技术综述[J]. 计算机学报, 2013, 36(1): 1-24.

王珊, 马晓冬, 刘挺,等. 基于知识图谱的信息提取技术综述[J]. 计算机学报, 2012, 35(9): 1831-1849.

马晓冬, 王珊, 刘挺,等. 基于知识图谱的自动问答技术综述[J]. 计算机学报, 2012, 35(5): 889-901.

张江涛, 王珊, 曹志阳,等. 基于知识图谱的语义搜索技术综述[J]. 软件学报, 2012, 23(10): 2563-2577.

李颖明, 王珊, 马晓冬,等. 基于知识图谱的实体消歧方法综述[J]. 计算机学报, 2012, 35(10): 2013-2031.

刘挺, 王珊, 马晓冬,等. 基于知识图谱的信息检索技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2011, 48(12): 2015-2031.

马晓冬, 王珊, 刘挺,等. 基于知识图谱的语义搜索技术综述[J]. 计算机学报, 2011, 34(10): 1792-1806.

王珊, 黄宇, 马晓冬,等. 基于知识图谱的文本分类方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2010, 47(7): 1147-1162