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看“降龙”绝技——浅析知识图谱技术生态链

来源:网络整理 发布时间:2021-09-05 13:03 标签:实体关系图数据建模关系模型
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人工智能发展到今天,以深度学习和知识图谱为代表的感知智能(主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究)和认知智能(涉及知识推理、因果分析等),得到越来越多的应用,知识图谱逐渐成为关键技术之一,现已被广泛运用到智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。知识图谱在2012年由谷歌提出,旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制出来,探索知识领域的动态发展规律,它不是指某一特定的模型,是指一类模型、一种技术体系。

知识图谱作为近年在大数据时代下新颖的知识组织与检索技术,它的知识组织和展示的优势慢慢体现出来,越来越得到各行业的重视。知识图谱在很多场合上被用作让机器理解语言的背景知识库,它的根本意义就是能帮助机器理解语言。下面我们通俗易懂地介绍一下知识图谱中涉及的关键技术,以便于读者加深一些知识图谱的感性认识,为今后知识图谱的应用打下一定技术基础。

知识图谱的技术生态链概述

知识图谱通常以实体为节点形成一个大的网络,从实际业务需求出发,在知识实体之上抽象出数据模型,按实体自身、实体属性、实体关系,将多领域的信息关联起来,同时利用第三方数据,结合知识获取方法,填充图谱信息。

知识图谱的技术生命周期大致可分为六大步骤,按顺序依次为:知识建模、知识获取、知识加工、知识存储、知识校验、知识应用。

整个知识图谱技术生态链生命周期如上图,其流程是:

1、知识建模:对知识图谱进行构建,包括数据模型、知识模型等;

2、知识获取:接入采集和采购数据,进行数据标引,并根据指标计算得出未识别的实体基础数据;用实体对齐消歧服务进行实体识别,初步得到实体基础数据;

3、知识存储:将验证过的实体基础数据保存到知识库,训练机器学习模型,保存知识到知识图谱(特指图数据库)中;

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4、知识加工:知识库将实体基础数据进行知识融合,进行知识计算服务;

5、知识校验:整个过程中进行验证和校验;

6、知识应用:基于以上技术支撑,实现知识图谱应用。

形成知识图谱技术链的“降龙六掌”

在武侠迷熟知的金庸武侠世界中,有一套号称“天下第一刚猛”的掌法——降龙十八掌,使用者配合浑厚的内力,无坚不摧、无固不破。虽招数有限,但每一招均具巨大的威力,是历代丐帮帮主的独门绝学。我们在这里可以把知识当作一类“龙”,借用一下金庸大侠描绘的降龙十八掌中颇具威力的六掌,来形容知识图谱的六大技术步骤如何“降龙”,方便读者理解。这六大招术对应知识图谱技术链分别是:

读者朋友疑惑了:“降龙”武功和人工智能技术有什么关系?别急,下面我们来逐一介绍。

1、知识建模——见龙在田

降龙十八掌中的“见龙在田”这一招,是蓄势之后构建自身坚固防御的掌法,与构建知识图谱模型比较类似,是打基础的步骤。知识图谱的模型构建是整个技术链条重要的第一步,其质量直接决定了图谱应用的效果。知识图谱构建了实体与实体之间更深层次、更长范围的关联,增强了机器学习算法的挖掘能力,一定程度上提高了人工智能预测的准确性和多样性,也有效地弥补交互信息的稀疏或缺失。

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通过图谱建模,其建立的Schema相当于数据模型,描述了领域下包含的类型(Type),与类型下描述实体的属性(Property),Property中实体与实体之间的关系为边(Relation),实体自带信息为属性(Attribute)。知识图谱建模的步骤如下:

确定实体(图谱中的节点),将实体抽取、合并,对不同来源的数据进行映射合并;将实体属性与标签建模,利用属性来表示不同数据源中对实体的描述,对实体的全方位描述进行建模;实体关系信息建模(图设计),记录描述各类抽象建模成实体的数据关系,支持分析关联;多实体之间静态关联建模,实现围绕实体多种类数据的关联建模;实体动态事件关联建模,将客观世界中实体动态发展与事件关联,利用时序记录实体的发展状况。

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