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【干货】知识图谱构建的典型应用

来源:网络整理 发布时间:2021-09-07 14:01 标签:图谱知识检索
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知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、管理以及利用提供了一种更为有效的方式,使得网络的智能化水平更高,更加接近于人类的认知思维。目前,知识图谱已在智能搜索、深度问答、社交网络以及一些垂直行业中有所应用,成为支撑这些应用发展的动力源泉。

1 智能搜索

基于知识图谱()的智能搜索是一种基于长尾的搜索,搜索引擎以知识卡片的形式将搜索结果展现出来。

用户的查询请求将经过查询式语义理解与知识检索两个阶段:

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查询式语义理解。知识图谱对查询式的语义分析主要包括:① 对查询请求文本进行分词、词性标注以及纠错;② 描述归一化,使其与知识库中的相关知识进行匹配;③ 语境分析。在不同的语境下,用户查询式中的对象会有所差别,因此知识图谱需要结合用户当时的情感,将用户此时需要的答案及时反馈给用户;④ 查询扩展。明确了用户的查询意图以及相关概念后,需要加入当前语境下的相关概念进行扩展。

知识检索。经过查询式分析后的标准查询语句进入知识库检索引擎,引擎会在知识库中检索相应的实体以及与其在类别、关系、相关性等方面匹配度较高的实体。通过对知识库的深层挖掘与提炼后,引擎将给出具有重要性排序的完整知识体系。

2 深度问答

问答系统是信息检索系统的一种高级形式,能够以准确简洁的自然语言为用户提供问题的解答。之所以说问答是一种高级形式的检索,是因为在问答系统中同样有查询式理解与知识检索这两个重要的过程,并且与智能搜索中相应过程中的相关细节是完全一致的。

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多数问答系统更倾向于将给定的问题分解为多个小的问题,然后逐一去知识库中抽取匹配的答案,并自动检测其在时间与空间上的吻合度等,最后将答案进行合并,以直观的方式展现给用户。

3 社交网络

社交网 站 Facebook 于2013 年推出了GraphSearch产品,其核心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起,并以直观的方式支持精确的自然语言查询,例如输入查询式:“我朋友喜欢的餐厅”“住在纽约并且喜欢篮球和中国电影的朋友”等,知识图谱会帮助用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人、照片、地点和兴趣等。Graph Search提供的上述服务贴近个人的生活,满足了用户发现知识以及寻找最具相关性的人的需求。

垂直行业应用

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下面将以金融、医疗、电商行业为例,说明知识图谱在上述行业中的典型应用。

1 金融行业

在金融行业中,反欺诈是一个重要的环节。它的难点在于如何将不同税务子系统中的数据整合在一起。通过知识图谱,一方面有利于组织相关的知识碎片,通过深入的语义分析与推理,可对信息内容的一致性充分验证,从而识别或提前发现欺诈行为;另一方面,知识图谱本身就是一种基于图结构的关系网络,基于这种图结构能够帮助人们更有效地分析复杂税务关系中存在的潜在风险。

在精准营销方面,知识图谱可通过链接的多个数据源,形成对用户或用户群体的完整知识体系描述,从而更好地去认识、理解、分析用户或用户群体的行为。

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2 医疗行业

耶鲁大学拥有全球最大的神经科学数据库Senselab,然而,脑科学研究还需要综合从微观分子层面一直到宏观行为层面的各个层次的知识。因此,耶鲁大学的脑计划研究人员将不同层次的,与脑研究相关的数据进行检索、比较、分析、整合、建模、仿真,绘制出了描述脑结构的神经网络图谱,从而解决了当前神经科学所面临的海量数据问题电商 知识图谱,从微观基因到宏观行为,从多个层次上加深了人类对大脑的理解,达到了“认识大脑、保护大脑、创造大脑”的目标。

3 电商行业

电商网站的主要目的之一就是通过对商品的文字描述、图片展示、相关信息罗列等可视化的知识展现,为消费者提供最满意的购物服务与体验。通过知识图谱,可以提升电商平台的技术性、易用性、交互性等影响用户体验的因素。

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阿里巴巴是应用知识图谱的代表电商网站之一,它旗下的一淘网不仅包含了淘宝数亿的商品,更建立了商品间关联的信息以及从互联网抽取的相关信息,通过整合所有信息,形成了阿里巴巴知识库和产品库电商 知识图谱,构建了它自身的知识图谱。当用户输入关键词查看商品时,知识图谱会为用户提供此次购物方面最相关的信息,包括整合后分类罗列的商品结果、使用建议、搭配等。

除此之外,另外一些垂直行业也需要引入知识图谱,如教育科研行业、图书馆、证券业、生物医疗以及需要进行大数据分析的一些行业。这些行业对整合性和关联性的资源需求迫切,知识图谱可以为其提供更加精确规范的行业数据以及丰富的表达,帮助用户更加便捷地获取行业知识。

4 司法行业

知识图谱在司法领域的运用悄然兴起,它帮助从业人员快速地在线检索相关的法务内容,从而提高法院审判工作质量和效率。

本文节选自专知,作者Xu/Shi/Quan et.

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