知识图谱的基础知识

什么是知识?

知识的形成分为下面四个部分,数字附上量纲信息结合生活尝试变成知识,如今天13度,直接穿件衣服就出去啦

知识的体系主要有陈述性知识和程序性知识,右侧游戏规则需要认为设置,AlphaGo Zero还是需要知识

10年谷歌提取出来,以前搜索主要是字符串匹配,后来谷歌将零散的信息结合起来,变成知识图谱

没有出现知识图谱之前,搜索爱因斯坦,会出现字符串匹配现象如下左图,右图是出现知识图谱之后,会出现信息卡片,爱因斯坦经历、名人等信息,Google提出应用

1、知识图谱历史回顾

主要三个时代:本体时代、语义网时代、知识图谱时代

本体时代:

本体是一个不同实体间共享的概念,例如家具,床、椅子,家具被人使用

知识图谱例子:

WordNet计算机可读的词典

自然语言处理中的基础组件

语义网时代:

互联网中的知识通过网页链接起来,语义网主要以RDF形式构建知识图谱

数据来源

知识图谱时代:

语义时代是以RDF形式构建知识图谱代表比较大,后来大家纷纷推出自己的知识图谱,以属性图管理的方式构建

知识图谱比较火的原因如下几条:1、机器学习成熟 2、图数据库成熟 3、行业成功案例涌现 4、自然语言处理技术成熟

小结:

知识图谱是一种实体之间关系的语义描述,形式化表示(如:RDF,RDFS,OWL)

实体(Entities):

真实世界对象(things,places,people)

抽象概念(genres,religions,professions)

关系(Relationships)

将实体按语义关系连接成一张大网

语义描述(Semantic descriptions)

类别和属性

上面是按照时代发展角度来考虑知识图谱的,从技术角度来考虑知识图谱:

人工构建知识图谱

WordNet

CYC

基于Wikipedia的开放知识图谱

Yago:Wikipedia + WordNet

DBPedia:基于社区抽取Wikipedia结构化信息

Wikidata、BabelNet

基于文本抽取知识图谱

NELL、Knowledge Vault、Probase

领域知识图谱

金融、公安等

现有知识图谱不足,对时空性的建模不足

2、知识图谱生命周期概述

知识图谱的生命周期

知识图谱技术生态

3、构建领域知识图谱的挑战

去做领域知识图谱构建

信息融合,数据融合需求迫切

个人服务和企业服务隐私等都有不同

我们需要:可自由扩展的数据模式

企业迫切需要将非结构化数据结构化

行业智能问答大幅降低数据使用门槛

基于事实图谱数据存储、融合、分析统一平台,为用户提供统一的消费入口,以不同的形态(检索、分析、可视化)展示给用户

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