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1 知识图谱的定义与架构

来源:网络整理 发布时间:2021-09-12 17:05 标签:实体关系图关系模型语义分析
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概述

1 知识图谱的定义与架构

1.1 知识图谱的定义

1.2 知识图谱的架构

2 大规模知识库

2.1 开放链知识库

2.2 垂直行业知识库

3 知识图谱的关键技术

3.1 知识抽取

3.1.1 实体抽取

3.1.2 关系抽取

3.1.3 属性抽取

3.2 知识表示

3.2.1 应用场景

3.2.2 代表模型

3.2.3 复杂关系模型

3.3 知识融合

3.3.1 实体对齐

3.3.2 知识加工

3.3.3 知识更新

3.4 知识推理

3.4.1 基于逻辑的推理

3.4.2 基于图的推理

4 知识图谱的典型应用

4.1 智能搜索

电商产业链图谱_营销知识图谱_电商 知识图谱

4.2 深度问答

4.3 社交网络

4.4 垂直行业应用

概述

知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。尤其是在智能搜索中,用户的搜索请求不再局限于简单的关键词匹配搜索将根据用户查询的情境与意图进行推理,实现概念检索。与此同时,用户的搜索结果将具有层次化、结构化等重要特征。例如,用户搜索的关键词为梵高,引擎就会以知识卡片的形式给出梵高的详细生平、艺术生涯信息、不同时期的代表作品,并配合以图片等描述信息。

1 知识图谱的定义与架构

1.1 知识图谱的定义

在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库[8]。本质上,知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。

三元组是知识图谱的一种通用表现方式。基本形式包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等,实体是基本元素,不同的实体间存在不同的关系。概念指集合、类别、对象类型、事物的种类,例如人物、地理等;属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特点以及参数,例如国籍、生日等;属性值主要指对象指定属性的值,例如中国、1988-09-08等。

1.2 知识图谱的架构

知识图谱的架构主要包括自身的逻辑结构以及体系架构,分别说明如下。

1) 知识图谱的逻辑结构

在逻辑上,我们通常将知识图谱划分为两个层次:数据层和模式层。

模式层:在数据层之上,是知识图谱的核心,存储经过提炼的知识,通常通过本体库来管理这一层这一层(本体库可以理解为面向对象里的“类”这样一个概念,本体库就储存着知识图谱的类)。

数据层:存储真实的数据。

案例:

模式层:实体-关系-实体,实体-属性-性值

数据层:比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨,比尔盖茨-总裁-微软

2) 知识图谱的体系架构

知识图谱的体系架构是其指构建模式结构,如图1所示。

知识图谱主要有自顶向下与自底向上两种构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式,再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库。自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出实体,选择其中置信度较高的加入到知识库,再构建顶层的本体模式。目前,大多数知识图谱都采用自底向上的方式进行构建。

2 大规模知识库

随着语义Web资源数量激增、大量的RDF数据被发布和共享、LOD(linked open data)等项目的全面展开[14],学术界与工业界的研究人员花费了大量的精力构建各种结构化的知识库。主要分为开放链接知识库和垂直行业知识库。

电商 知识图谱_电商产业链图谱_营销知识图谱

2.1 开放链知识库

1) Freebase。reebase中的数据主要是由人工构建,另外一部分数据则主要来源于维基百科、IMDB、Flickr等网站或语料库。截止到2014年年底,Freebase已经包含了6 800万个实体,10亿条关系信息,超过24亿条事实三元组信息。

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