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一、 知识图谱技术体系

来源:网络整理 发布时间:2021-09-12 10:10 标签:人工智能知识体系语义分析
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可能有一些小伙伴都不知道什么是知识图谱,或是对知识图谱的概念比较模糊吧。

其实这个概念相对比较新,国内很少有相关博文,能把知识图谱解释的通俗易懂。之前我也对知识图谱到底是什么,能做什么也是一脸懵逼,后来也是看了一些国内外的论文,并把它写成了系列文章,才对知识图谱有了更多的认识。

一. 什么是知识图谱

知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴,是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力,在智能问答中也大显神威,已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

1. 定义

知识图谱在学术界还没有统一的定义,根据维基百科,知识图谱2012年首先由谷歌公司提出,是一个提供智能搜索服务的大型知识库。因此,这里我们可以将知识图谱理解为,对语义知识的一种形式化描述框架。

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图一 谷歌知识图谱

2. 意义

知识图谱从语义角度出发,通过描述客观世界中概念、实体及其关系,从而让计算机具备更好地组织、管理和理解互联网上海量信息的能力。更具体的说,在人类与互联网世界交互的过程中,产生了繁杂庞大的信息,这些信息一般被图片声音文字视频这些数据载体保存。我们希望计算机可以分析阅读理解这些数据,精准挖掘找到数据背后隐藏的有价值的知识,在用户需要的时候提供知识服务。

3. 研究问题

知识图谱研究的主要问题有 如何在计算机中表示知识,将知识保存到合适的数据载体中(知识数据化),以及如何将大规模的互联网数据转化为我们定义好的知识数据的形式(数据知识化)等等。

知识图谱技术具体指知识图谱构建和应用的技术,涵盖内容包罗万象,是融合了知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理、语义网、认知计算、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。

二. 知识图谱的发展历史

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今天我们先从知识图谱历史发展的角度来初步了解知识图谱,揭开知识图谱的神秘面纱。知识图谱是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用。

1. 前知识工程时期(1956-1970)

知识图谱的发展伴随着人工智能技术的发展而发展。

1956年,马文・明斯基、约翰·麦卡锡、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔等科学家在美国的一个小镇汉诺斯举办了一个会议电商 知识图谱,探讨着一个不食人间烟火的话题:如何用机器模拟智能,并为会议讨论的内容起了一个名字:人工智能。这是“人工智能”这一术语的首次提出,标志“人工智能”这门学科正式诞生,1956年也就成为了人工智能元年。

之后几年,人工智能得到蓬勃发展。简单介绍一下人工智能的两大学派:连接主义和符号主义。

图二 "智能"包含意识、思维、认知、本能等许多方面

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连接主义学派受到神经科学的启发,认为"智能"是无数"非智能"的神经细胞互相作用的结果,人与机器之间其实没有本质的差别。如果我们能模拟神经细胞的行为,进而构造组织一张人工的"神经网络",那么理论上就能模拟出人的大脑,创造所谓的"智能"。

符号主义认为认为人的智能可以用数理逻辑表达。数理逻辑在20世纪30年代开始被用于描述智能行为,模拟人类智能活动。计算机出现后,该理论又被应用到计算机上,实现了逻辑演绎系统,从而又发展出后来的专家系统和知识工程理论等。

这一阶段具有代表性的工作是通用问题求解程序GPS(The General Problem Solver)。GPS旨在实现一个宏大的目标:给定问题的描述,可以解决任何问题的计算机程序。他是第一个将问题的解决策略从特定问题的知识中分离出来的程序,并且激励了很多在问题解决领域的研究。

这一时期的知识表示方法主要有逻辑知识表示、产生式规则、语义网络等。这个时期学者研究的重点在于,如何设计出一个推理模型来求解通用问题,但是却忽视了知识在问题解决中扮演的重要角色。

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