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语义计算、知识图谱与智能问答(实例)

来源:网络整理 发布时间:2021-09-13 21:04 标签:问答
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本文,以医药知识图谱“神机医药”APP为例,简述如何通过“语义计算”构建知识图谱,利用知识图谱进行“智能问答”服务。

“神机医药”APP搜集了15606条“药品”信息,14172条“疾病”信息,5756条“症状”信息,12万条以上的“问答”信息,通过“语义计算”确定知识之间的相关性、相关度,自动构建“医药知识图谱”,动态解答医药常识问题。

在介绍“语义计算”自动构建“医药知识图谱”,动态解答医药常识问题之前,先讨论一些相关概念。

一、知识图谱相关概念

1、知识图谱与智能问答

Google公司于2012年提出知识图谱,目的是根据知识之间的关系、构建知识结构,在关键词搜索基础上,利用知识图谱自动搜索相关知识。

从广义上看,搜索引擎也是解答问题的一种形式,加入知识图谱后,可通过“知识图谱”寻找相关答案。知识图谱应用于智能问答的关键在于“语义计算”,具体为三点:

第一、构建知识图谱

在构建知识图谱时,通过“语义计算”确定说明知识文本的含义;

第二、理解问题

回答问题的前提是理解问题,通过“语义计算”确定问题的含义;

第三、解答问题

在解答问题时,通过“语义计算”与知识图谱中的知识进行最优匹配。

2、知识图谱是“图”吗?

从字面上看,知识图谱是图,是知识结构图。对于少量知识,用图来表示知识结构更为清晰,容易理解,但Google是互联网搜索引擎公司,网页数量巨大,无法在一个屏幕上用图来表示知识结构,显然,简单地将“知识图谱”理解为“图”或“知识可视化”是片面的,Google 公司提出“知识图谱”目的是构建搜索引擎,而不是“知识可视化”,显示知识结构图。

3、知识图谱表达的是“知识结构关系”吗?

通常,所谓“图谱”,是用图的形式来表示某种事物关系结构,如“家谱”,表示家族关系结构。因此,知识图谱是“知识关系结构”,用图来表示为,由“节点”和“连线”(边)组成,“节点”为“知识”,“连线”(边)为“知识”之间的关系。

4、什么是知识图谱中的“知识”?

既然知识图谱表达的是“知识结构关系”,那么,什么是“知识”?

对汉字而言,一个“词”、甚至是一个“字”都有特定含义,都是“知识”。那么,一个“词”或一个“字”就是知识图谱中的“知识”吗?显然不是,因为,“字”或“词”存在多义性,在不同的语境下含义不同,仅看一个“字”或“词”不知道其具体含义是什么?必须用一段文字进行说明,配合一定的语境才可确定其具体含义。因此,从自然语言处理NLP来看,“知识”是一段文本说明的含义,对于互联网搜索引擎来说,是URL页面记载内容说明的含义 。

5、知识图谱是“语义网络”吗?

所谓“语义”是语言的含义,从自然语言处理NLP角度看,“知识”是一段自然语言文本所表达的含义。即便是数学,其中用数学符号语言(公式)来定义数学模型,但离开文字说明,人们也很难理解其含义。因此,对于计算机处理而言,“知识”是一段文本表达的含义,也可以说是“语义”。

用二维平面图来表示,知识图谱是由节点和连线做组成的网络图:

(图- 1)

一个“知识”是一个节点,可能与其他很多“知识”相关,在图上表现为有很多连接的边,由此形成复杂的连接网络。

因为,“知识”是一段文本说明的含义,所以说,是知识图谱是“语义网络”电商 知识图谱,是将诸多说明“知识”的文本进行“语义计算”后,组成的“语义网络”。

6、如何运用“语义计算”进行“知识节点”关联?

构建知识图谱的关键在于,如何确定知识之间的关联?因为,“节点”之间的“连线”表示为“知识”与“知识”之间存在关系,但是什么关系?关联度有多大?如何计算?这是构建知识图谱的重点。

(1)定性关系

生鲜电商图谱_电商 知识图谱_电商产业链图谱

在知识图谱中,“知识”之间的“关系”可以是一个简单的定性说明,仅仅是一个文本描述,如:父子关系、夫妻关系、业务关系、隶属关系等。在计算上,这样的关系是0,1二值关系,即为是否存在关系?什么关系?无需计算。

标签:问答
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