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知识图谱发展的难点&构建行业知识图谱的重要性

来源:网络整理 发布时间:2021-10-12 13:04 标签:人工智能大数据
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知识图谱又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化,或知识领域映射地图,用来显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及他们互相之间的关系。

一、概述

尽管人工智能依靠机器学习和深度学习取得了快速进展电商 知识图谱,但这些都是弱人工智能,对于机器的训练,需要人类的监督以及大量的数据来喂养,更有甚者需要人手动对数据进行标记,对于强人工智能而言,这是不可取的。要实现真正的类人智能,机器需要掌握大量的常识性知识,以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。

二、什么是知识图谱

百度百科定义:知识图谱又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化,或知识领域映射地图,用来显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及他们互相之间的关系。

知识图谱发展的难点&构建行业知识图谱的重要性插图

乳腺癌知识图谱

三、为什么需要知识图谱知识图谱把复杂的知识领域及知识体系通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来,表示该领域的发展动态及规律,为该领域的研究提供全方位、整体性、关系链的参考。知识图谱是智能社会的重要生产资料,如果把人工智能比作一个“大脑”,那么深度学习是“大脑”的运转方式,知识图谱则是“大脑”的知识库,而大数据、GPU并行计算和高性能计算等支撑技术就是“大脑”思维运转的支撑。知识图谱是真实世界的语义表示,其中每一个节点代表实体连接节点的边则对应实体之间的关系异构数据通过整合表达为知识,图的表达映射了人类对世界的认知方式,知识图谱非常适合整合非结构化数据从零散数据中发现知识,从而帮助组织机构实现业务智能化。四、知识图谱的诞生

当你对陌生领域进行学习时,无法把握要点及整体框架,以至于检索效率低、入门无道时,知识图谱应运而生。

自2012年5月,Google将知识图谱应用到其搜索引擎,以提升其搜索服务能力,将各种渠道收集而来的相关信息展示在搜索结果旁的信息框中,以结构化模块形式提供给用户。

主要从三个方面提升了其搜索效果:

语言的多义性,展示差异化结果,缩小搜索范围。信息的关联性,理解总结信息间的关联,理解事物的相关性。体系的广泛性,构建完整的知识体系,发现新的事实或新的联系,促进一系列全新的搜索查询。

知识图谱发展的难点&构建行业知识图谱的重要性插图(1)

知识图谱发展的难点&构建行业知识图谱的重要性插图(2)

google知识图谱展示

五、知识图谱的原理

知识图谱以结构化数据处理,运用三元体,点、线、面的方式表示本体之间的关系,利用关系来组织所有的对象(实体),形成有向图结构。所谓知识,指的是点或边对应的信息。

知识图谱以语义分析技术为基础,以模型为核心,基于数据,利用深度神经网络、NLP框架语义理解等智能处理技术对输入的字、词、篇章进行多层次、多维度的信息分析,提供可远程调用的实体抽取、关系抽取和属性抽取等算法服务接口能力。达到构建多领域知识图谱平台,服务不同行业和应用场景。

知识图谱发展的难点&构建行业知识图谱的重要性插图(3)

知识图谱相关技术

构建知识图谱是一个迭代更新的过程,根据知识获取的逻辑,每一轮迭代可分为三个阶段:

信息抽取:从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系,在此基础上形成本体化的知识表达;知识融合:在获得新知识之后,需要对其进行整合,以消除矛盾和歧义,比如:某些实体可能有多种表达,某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等;知识加工:对于经过融合的新知识,需要经过质量评估之后(部分需要人工参与甄别),才能将合格的部分加入到知识库中,以确保知识库的质量。

知识图谱发展的难点&构建行业知识图谱的重要性插图(4)

知识图谱技术架构

六、知识图谱的发展方向

“纯粹的通用型人工智能没有任何意义,人工智能未来的方向一定是行业化。”

因此行业知识图谱的构建显得尤为重要,首先,构建行业知识图谱系统应以海量数据汇聚融合、快速感知和认知、强大的分析和推理、自适应与自优化和行业智能决策为导向。

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