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AI产品经理必修课:知识图谱的入门与应用

发布时间:2019-09-11 14:01:56 已有: 人阅读

  知识图谱是AI的基础功能,本篇文章笔者就知识图谱是什么?如何构建知识图谱?怎么应用?进行了讨论分析,与大家分享。

  与此同时,智能音箱销量爆发式增长,ZAO换脸APP刷屏朋友圈……人工智能技术正在越来越深刻地影响人们的日常生活。

  信息是杂乱无章的点,而知识相对来说更有逻辑性。在当今这个信息爆炸的时代,知识对人们来说显然更便于理解和记忆。

  知识图谱(Knowledge Graph,简称KG)的概念由Google在2012年5月提出,初衷是希望借助网络多源数据构建的知识库来增强语义搜索的效率和质量。

  知识图谱的主要作用在于以结构化的方式来描述客观世界实体间的复杂关系。通过在信息与信息之间建立联系,人类更加容易获取自己所需要的知识。

  本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成了一张巨大的语义网络图,节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。

  知识图谱的构建主要分为知识体系构建、知识获取、知识融合、知识存储和检索、知识推理、知识应用六个步骤。

  知识体系构建,也称为知识建模,是指采取什么样的方式来表达知识,其核心是构建一个本体对目标知识进行描述。

  在这个本体中需要定义出知识的类别体系、每个类别下所属的概念和实体、某类概念和实体所具有的属性以及概念之间、实体之间的语义关系,同时也包括定义在这个本体上的一些推理规则。

  知识图谱是随着语义网的发展而出现的概念。语义网的核心目标是让计算机能够理解文档中的数据,以及数据和数据之间的语义关联关系,从而使得计算机可以自动化、智能化地处理这些信息。

  语义网技术涉及面较广,这里只介绍与知识图谱数据建模紧密相关的核心概念——资源描述框架(RDF)。RDF基本数据模型包括了三个对象类型:资源(resource)、谓词(predicate)以及陈述(statements)。

  知识图谱将三元组(triple)作为知识存储和表示的基本单元。三元组的表现形式有两种:“实体—关系—实体”、“实体—属性—属性值”。

  知识获取的目标是从海量的文本数据中通过信息抽取的方式获取知识,其方法根据所处理数据源的不同而不同。

  知识融合是对不同来源、不同语言或不同结构的知识进行融合,从而对已有知识图谱进行补充、更新和去重。

  目前知识图谱大多是基于图的数据结构,存储方式通常采用RDF格式存储和图数据库(Graph Database),前者例如Google开放的Freebase知识图谱,后者例如开源图数据库Neo4j。

  在智能搜索方面,基于知识图谱的搜索引擎,内容存储了大量的实体以及实体时间的关系,可以根据用户问句准确地返回答案。

  下图中,用户询问“科大讯飞市盈率”,机器人通过判断科大讯飞是一只A股的股票,然后给出了相同属性实体的推荐。

  知识图谱能够把领域内复杂知识通过信息抽取、数据挖掘、语音匹配、语义计算、知识推理等过程精确地描述出来,并且可以描述知识的演化过程和发展规律,从而为研究和决策提供准确、可追踪、可解释、可推理的知识数据。

  下图中,用户输入Bilibili,天眼查企业图谱便可以准确地返回上市公司股东、董监高、对外投资等完整信息,辅助用户进行决策。

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