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人工智能之知识图谱

来源:网络整理 发布时间:2021-09-02 17:02 标签:语义分析实体关系图人工智能
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知识图谱(Knowledge Graph)是人工智能的重要分支技术,它在2012年由谷歌提出,成为建立大规模知识的杀手锏应用,在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。知识图谱与大数据、深度学习,这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

知识图谱的概念与分类

知识图谱(Knowledge Graph)于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。

知识图谱的分类方式很多,例如可以通过知识种类、构建方法等划分。从领域上来说,知识图谱通常分为两种:通用知识图谱、特定领域知识图谱。

▲知识图谱示意图

常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点:实体、概念、属性。

实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。世界万物由具体事物组成,此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素,不同的实体间存在不同的关系。

概念指的是具有同种特性的实体构成的集合,如国家、民族、书籍、电脑等。

属性则用于区分概念的特征,不同概念具有不同的属性。不同的属性值类型对应于不同类型属性的边。如果属性值对应的是概念或实体,则属性描述两个实体之间的关系,称为对象属性;如果属性值是具体的数值,则称为数据属性。

知识图谱的三大典型应用

现在以商业搜索引擎公司为首的互联网巨头已经意识到知识图谱的战略意义,纷纷投入重兵布局知识图谱,并对搜索引擎形态日益产生重要的影响。如何根据业务需求设计实现知识图谱应用,并基于数据特点进行优化调整,是知识图谱应用的关键研究内容。

知识图谱的典型应用包括语义搜索、智能问答以及可视化决策支持三种。

1、语义搜索

当前基于关键词的搜索技术在知识图谱的知识支持下可以上升到基于实体和关系的检索,称之为语义搜索。

语义搜索可以利用知识图谱可以准确地捕捉用户搜索意图,进而基于知识图谱中的知识解决传统搜索中遇到的关键字语义多样性及语义消歧的难题,通过实体链接实现知识与文档的混合检索。

语义检索需要考虑如何解决自然语言输入带来的表达多样性问题,同时需要解决语言中实体的歧义性问题。同时借助于知识图谱,语义检索需要直接给出满足用户搜索意图的答案,而不是包含关键词的相关网页的链接。

2、智能问答

问答系统(Question Answering,QA)是信息服务的一种高级形式,能够让计算机自动回答用户所提出的问题。不同于现有的搜索引擎,问答系统返回用户的不再是基于关键词匹配的相关文档排序,而是精准的自然语言形式的答案。

智能问答系统被看作是未来信息服务的颠覆性技术之一,亦被认为是机器具备语言理解能力的主要验证手段之一。

智能问答需要针对用户输入的自然语言进行理解,从知识图谱中或目标数据中给出用户问题的答案,其关键技术及难点包括准确的语义解析、正确理解用户的真实意图、以及对返回答案的评分评定以确定优先级顺序。

3、可视化决策支持

可视化决策支持是指通过提供统一的图形接口,结合可视化、推理、检索等,为用户提供信息获取的入口。例如,决策支持可以通过图谱可视化技术对创投图谱中的初创公司发展情况、投资机构投资偏好等信息进行解读,通过节点探索、路径发现、关联探寻等可视化分析技术展示公司的全方位信息。

可视化决策支持需要考虑的关键问题包括通过可视化方式辅助用户快速发现业务模式、提升可视化组件的交互友好程度、以及大规模图环境下底层算法的效率等。

通用知识图谱与特定领域知识图谱

1、通用知识图谱

通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科知识库”,其中包含了大量的现实世界中的常识性知识,覆盖面极广。由于现实世界的知识丰富多样且极其庞杂,通用知识图谱主要强调知识的广度,通常运用百科数据进行自底向上(Top-Down)的方法进行构建,下图展示的即是常识知识库型知识图谱。

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