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本发展报告的定位是深度科普，旨在向政府、企业、媒体中对知识图谱感兴趣的社会各 界人士简要介绍相关领域的基本概念、基本方法和应用方向，向高等院校、科研院所和高新 技术企业中从事相关工作的专业人士介绍相关领域的前沿技术和发展趋势。 本报告共由 13 章组成，每一章按照 1）任务定义、目标和研究意义；2）研究内容和关 键科学问题；3）技术方法和研究现状；4）技术展望与发展趋势等四部分的结构形成每一章 2 的内容。每一章我们邀请了本专业领域内的专家协同撰写完成。具体结构如下： n 序言：李涓子（清华大学）、赵军（中国科学院自动化研究所） n 知识表示与建模：张文，耿玉霞，许泽众，陈华钧（浙江大学） n 知识表示学习：刘知远、汪华东（清华大学） n 实体抽取：林鸿宇、韩先培（中国科学院软件研究所） n 实体关系抽取：曾道建（湖南师范大学）、陈玉博、刘康（中国科学院自动化研究 所） n 事件知识获取：丁效（哈尔滨工业大学） n 知识融合：胡伟（南京大学）、漆桂林（东南大学） n 知识推理：张小旺（天津大学）、李炜卓（南京邮电大学）、张文（浙江大学）、漆 桂林（东南大学） n 知识图谱的存储和查询：彭鹏（湖南大学） n 通用和领域知识资源：王昊奋（同济大学）、曹征晖（复旦大学）、林俊宇（中国科 学院信息工程研究所） n 知识图谱质量评估与管理：李直旭（复旦大学）、王萌（东南大学）、漆桂林（东南 大学）、阮彤（华东理工大学） n 基于知识的问答与对话：何世柱、张元哲、刘康（中国科学院自动化研究所） n 基于知识的搜索与推荐：程龚（南京大学） n 知识图谱交叉前沿：张文、毕祯，朱渝珊，李娟，陈卓，陈华钧（浙江大学） 发展报告最后由刘康（中国科学院自动化研究所）、程龚（南京大学）、侯磊（清华大学）、 张元哲（中国科学院自动化研究所）、吴天星（东南大学）、陆垚杰（中国科学院软件研究所） 等根据反馈意见对初稿进行校对并统一成文。 由于时间仓促，本报告难免有疏漏甚至错误的地方，仅供有志于语言与知识计算研究和 开发的同仁参考，并激发更广泛的思考和讨论。期待在我们的共同努力下，知识图谱以及语 义计算技术能够取得更辉煌的成果。
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