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产品经理视觉——初识知识图谱(一)

来源:网络整理 发布时间:2021-08-02 02:01 标签:图谱知识实体
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知识图谱.png

一、什么是知识图谱

知识图谱(Knowledge Graph)以语义网来描述现实世界中不同信息之间的关系,主要以【实体-关系-实体】或【实体-属性-值】三元组作为表达和储存的方式,如:【邓超-夫妻-孙俪】和【邓超-职业-演员】等,其中对应知识图谱展示如下。最主要的目的是让计算机能够通过知识图谱理解我们的现实世界。

三元组.png

@李文哲:知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。

通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

二、知识图谱有哪些应用场景?智能搜索

知识图谱概念最早由Google提出(2012年5月16日),主要是用来优化现有的搜索引擎。除了关键字外,还能通过知识图谱的关系网络给出关联信息。

以Google为例,我们可以搜索关键字(Strings)电商 知识图谱,如搜索“马云”,除了马云基本信息外,还会给出其他相关的信息。

马云.png

我们还可以搜索事件(Things),如搜索“马云老婆”,能直接给出事件的结果。

马云老婆.png

@我偏笑:当用户发起搜索时电商 知识图谱,搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理,进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上,然后根据知识图谱的概念层次结构,向用户返回图形化的知识结构,这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。

智能问答

随着人工智能的再次兴起,知识图谱又被广泛的应用于聊天机器人和问答系统中,用于辅助深度理解人类的语言和支持推理,并提升人机问答的用户体验等。典型的如IBM的Watson、苹果的Siri、Google Allo、Amazon Echo、微软小冰、百度度秘等。

小冰.png

@我偏笑:系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析,进而将其转化成结构化形式的查询语句,然后在知识图谱中查询答案。

可视化决策支持

通过提供统一的图形接口,结合可视化、推理、检索等,为用户提供信息获取的入口。

东北大学自然语言处理实验室知识图谱组,最近上线的一个“爱图谱”的知识图谱演示网站,可以对人工智能一些学术人员和学术属于进行关联知识展示。地址:

爱图谱.png

@李文哲:基于知识图谱,可以提供智能搜索和数据可视化的服务。可视化的好处不言而喻,通过可视化把复杂的信息以非常直观的方式呈现出来, 使得我们对隐藏信息的来龙去脉一目了然。

三、知识图谱行业应用有哪些?

知识图谱属于人工智能的一个分支,同样需要大量数据的支撑。部分行业应用整理如下(部分资料引用自@PlantData):

企业通用金融证券生物医疗

相关项目

Watson辅助诊断与治疗——安德森癌症中心联合IBM Watson开展终结癌症的任务。

欧盟重大联合攻关项目——面向药物研发的开放数据访问平台开发,其核心技术就是采用语义术为有关研究人员提供高效的数据访问技术环境的支。

图示情报电子商务农业政府壹吐

现在连计算机都知道你是单身狗了:)

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