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知识图谱全讲解 + 电商应用场景

来源:网络整理 发布时间:2021-07-30 02:03 标签:rdf实体关系图场景应用
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前言

读研的时候了解过知识图谱,现在想总结出来,方便自己和他人,本文章会从一下几个方面来讲解知识图谱:

什么是知识图谱

知识图谱是谷歌在2012年提出来的,主要是为了解决谷歌搜索方面的问题,以前的搜索都是基于搜索关键词得到网页的信息,比如搜索“姚明的年龄”,得到的全是跟姚明有关的新闻、网页、等等,这些内容包含了一些“姚明”、“年纪”关键词,可是现在加入了知识图谱,我们看下搜索的结果:

电商 知识图谱

可以注意到这里直接告诉你了问题的答案,姚明的年纪就是38岁,而且网页右下端还提供了姚明的关系图,比如姚明的女儿、妻子、爸爸等人物信息,改进了搜索质量,直接反馈答案给用户,并且还会随着时间推移,年龄这个数值会不断的增大。

这似乎只是知识图谱的应用,还是没有讲什么是知识图谱,那么我们来看下知识图谱的定义:

知识图谱是结构化的语义知识库。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组,以及“实体-属性-值”。实体间通过关系相互连接,构成网状的知识结构。实体可以是人名、地名、公司名等等,这是一个比较抽象的概念,你可以理解有关系发生在两个物品之间,这两个物品可以理解为实体,比如:“盐溶于水”。“盐”和“水”都是实体,“溶于”就是关系,关系也是非常抽象的概念,具体后面也会主要讲解。

上面搜索案例:姚明的年龄是38岁,这是属于“实体-属性-值”这层关系,爸爸和妈妈是夫妻关系,这个问题是属于“实体-关系-实体”三元组关系:“爸爸 - 夫妻 - 妈妈”。这是知识图谱基本单元,那为什么叫做知识图谱?因为这个“实体-关系-实体”可以引发更多关系,比如:姚明有爸爸,他的爸爸有兄弟,他爸爸的兄弟有儿女,这样关联起来,从姚明这个为中心将这些关系一一梳理开来就成了一个关系网络,最终梳理成一个大的图就叫做图谱了,这些东西构建起来就叫做知识图谱(Knowledge Graph)。下面是天眼查提供的马云-赵薇的图谱关系。

电商 知识图谱

如何构建知识图谱

构建知识图谱成本比较大,

1、结构化数据——开放链接数据

有一些公开的知识图谱,可以用来直接应用,

2、半结构化数据----百科数据 3、非结构化数据 - 文本数据

文本来源是互联网中的网页。要使用这些文本,需要首先把网页从互联网中采集到本地,然后把其中的正文内容抽取出来。这涉及到知识抽取的技术内容,本文不做详细介绍,感兴趣的朋友可以去找一些资料学习。

电商 知识图谱_谷歌知识图谱官网_下一代搜索引擎的焦点:知识图谱

电商 知识图谱

构建知识图谱的框架大致是如下图所示,英文版中文版都有了。

电商 知识图谱

电商 知识图谱

这里有几点疑惑:

本体可以采用人工编辑的方式手动构建(借助本体编辑软件),也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人工方式工作量巨大,且很难找到符合要求的专家,因此当前主流的全局本体库产品,都是从一些面向特定领域的现有本体库出发,采用自动构建技术逐步扩展得到的。自动化本体构建过程包含三个阶段:

比如对下面这个例子,当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候,可能会认为它们三个之间并没有什么差别,但当它去计算三个实体之间的相似度后,就会发现,阿里巴巴和腾讯之间可能更相似,和手机差别更大一些。

这就是第一步的作用,但这样下来,知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念,它还是不知道,阿里巴巴和手机,根本就不隶属于一个类型,无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步,就需要去完成这样的工作,从而生成第三步的本体。

当三步结束后,这个知识图谱可能就会明白,“阿里巴巴和腾讯电商 知识图谱,其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”

电商 知识图谱

某种程度上,本体可以帮你消除歧义,比如,两个苹果,一个苹果是手机企业,另一个是水果,现在有一篇文章里提到苹果,你如何分辨,通过文章更多文本信息,结合本体信息,我们可以确定文章具体讲解那个实体。

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