知识图谱规模与质量的矛盾：为何图谱补全技术如此重要？

近年来，随着海量数据的积累，基于这些数据构建的知识图谱规模也在不断扩大。然而，现有的知识图谱构建方法大多依赖于人工设计或半自动地从数据资源中抽取，这导致图谱的规模和质量 often 难以兼顾。

具体来说，虽然知识图谱的规模越来越大，但其完整性和数据质量却没有得到相应的提升。这是因为人工构建和半自动抽取的方式存在 inherent 的局限性，例如：

• 人工构建成本高、效率低，难以适应大规模知识图谱的构建需求；
• 半自动抽取方法容易受到数据噪声和歧义性的影响，导致抽取结果的准确率和完整性受限。

为了解决这些问题，知识图谱补全技术应运而生，并逐渐成为研究热点。该技术旨在利用机器学习和数据挖掘等方法，自动发现和补充知识图谱中缺失的关系和实体，从而提高图谱的完整性和数据质量。

总而言之，知识图谱的规模和质量是相辅相成的。在追求更大规模的同时，我们也不能忽视图谱的质量问题。知识图谱补全技术为解决这一矛盾提供了 promising 的解决方案，并将继续推动知识图谱技术的 further 发展。