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知识图谱的应用场景与技术挑战

来源:网络整理 发布时间:2021-09-04 15:07 标签:实体关系图知识图谱场景应用
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图片来源@视觉中国

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文丨王诗强

互联网信息的爆炸式增长,具有大规模、多元化、组织结构松散等特点,如何有效获取信息和知识面临巨大挑战。

近年来兴起的“知识图谱”,渐渐成为一种新颖的管理海量信息的方式,受到各大互联网公司青睐,并在不知不觉中被广泛应用于搜索、电商、社交等各个领域。

除此之外,该技术还被各大金融机构以及人工智能公司关注,开始在金融反欺诈、安防等新的领域进行尝试应用。但是,知识图谱技术依然不够成熟,从第三方获取技术服务费等商业化依然处于探索阶段。

一、知识图谱基本概念

关于知识图谱定义,复旦大学教授肖仰华在其著作《知识图谱》中这么解释:“作为一种知识表示形式,知识图谱是一种大规模语义网络,包括实体、概念及其之间的各种语义关系。”如下图,柏拉图就是一个实体,他是一个哲学家(概念)。

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冰鉴科技知识图谱业务负责人认为:“知识图谱核心价值在于如何沉淀知识。图谱开始建立的时候,都是关系图谱,通过大量的模型,借助于图谱模型的高度解释性的优势,构建和形成很多隐性关系和实体标签,最后建设成为知识图谱。在关系图谱到知识图谱的建设过程中,业务专家高度参与,利用知识图谱的探索式数据分析能力,自助构建高度解释性的业务知识模型,形成知识沉淀的迭代和高度分享。”

知识图谱是典型的大数据时代产物,具有规模巨大、质量精良、结构友好等优点。

2017年,我国科学目录调整时,首次出现了知识图谱学科,教育部对知识图谱这一学科的定位是“大规模知识工程”。

二、知识图谱发展与应用

知识图谱早期主要用于搜索结果优化,随着电商、互联网金融等兴起电商 知识图谱,应用领域不断增加,包括智能推荐、智能客服、金融风控、安全与安防等都在积极探索。

1、搜索优化

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知识图谱的诞生最早可以追溯到2010年前后,主要是为了解决搜索引擎用户体验问题。

搜索领域主要面临两方面问题:一方面,搜索需求和搜索结果往往难以匹配,经常有“搜”非所问的情况;另一方面,搜索结果编排无序,显示杂乱。

2010年,微软开始构建MicrosoftSatori知识图谱来增强Bing搜索能力;2012年5月,Google公司为了支撑其语义搜索推出KnowledgeGraph,目前已成为全球最大的知识图谱。2012年11月22日,搜狗知立方上线,成为国内首个搜索引擎“中文知识图谱”。差不多同一时间电商 知识图谱,百度知识图谱被立项。2013 年,Facebook发布OpenGraph应用于社交网络智能搜索。

早期各大搜索平台主要依赖“关键字搜索”技术,返回给用户包含关键字的网页列表,用户需要进一步浏览这些网页并且过滤掉大量无用信息才能找到真正想要的结果,用户更希望能够“直接得到答案”。利用知识图谱技术可以直接给出用户想要的搜索结果,而不再是各类链接。如下图,搜索“上海有多少人?”360搜索直接展示出国家统计局的数据,用户直接将鼠标移动到相应年份,可以快速查看各年数据。

随后,知识图谱引入到电商搜索领域。2015年,阿里巴巴开始构建电商领域知识图谱——认知图谱;2016年Amazon也紧随其后开始构建知识图谱。2018年5月,美团点评NLP中心开始构建大规模的餐饮娱乐知识图谱——美团大脑。

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在搜索领域,知识图谱能够将用户所提交的查询词理解成实体或者概念,通过实体或者概念匹配为用户返回其可能关心的全部网页内容。搜索引擎中知识图谱的搜索过程如下:

知识图谱用文本和知识融合的阅读理解模型,使搜索结果更理解客户需求。

对于电商平台来说,交易量和客户活跃度也是其核心竞争力,而客户一般都是通过搜索获得想要的商品,越精准的搜索结果,客户使用越多。

因此,百度、搜狗、阿里巴巴、美团、腾讯等不断摸索,纷纷尝试构建自己的知识图谱平台。

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