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知识图谱的构建

来源:网络整理 发布时间:2021-08-02 20:01 标签:图谱知识构建
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一、什么是知识图谱

狭义地讲,知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念,其被互联网公司用来从语义角度组织网络数据,从而提供智能搜索服务的大型知识库。形式上,知识图谱是一个用图数据结构表示的知识载体,描述客观世界的事物及其关系,其中节点代表客观世界的事物,边代表事物之间的关系。

知识图谱之所以成为学术界和工业界共同关注的热点,主要是由于它的以下几个特点:

目前,知识图谱已在金融、电商等多个垂直领域落地,高质量的知识逐渐成为企业竞争力的重要表现之一。

image

二、知识图谱系统及其构建

电商产业链图谱_生鲜电商产业链图谱_电商 知识图谱

需要明确的是,知识图谱的落地并不仅仅只是使用图数据库存储数据,更多的是构建知识图谱系统。知识图谱系统处于向上支撑应用向下统摄数据的核心地位,它由各业务系统数据经过处理而来,同时为各业务数据的关联和融合提供了支撑,另一方面,它提供认知服务从而支撑行业智能化升级。

知识图谱系统主要可以分为:

2.1 知识构建

构建知识图谱是一个迭代更新的过程,根据知识构建的逻辑不同,具体的构建思路和顺序也存在差异,但大体上是以下几个阶段的迭代:

1. 知识的表示

通常我们将知识图谱划分为两个层次:数据层和模式层(个人喜欢称之为抽象层)

2. 知识的获取

知识的获取可以理解成从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取(实体抽取、关系抽取和事件抽取等),形成知识存入到知识图谱的过程。

电商产业链图谱_电商 知识图谱_生鲜电商产业链图谱

image

3. 知识的融合

知识图谱的构建经常需要融合多种不同来源的数据,在进行知识融合的过程中,常涉及到以下几个任务:

其中,实体对齐是知识融合的核心,计算实体相似度主要可以分为以下几类方法:

加权平均,手动制定规则,分类器

层次聚类,相关性聚类

生鲜电商产业链图谱_电商产业链图谱_电商 知识图谱

知识嵌入指将知识图谱中的实体和关系都映射低维空间向量电商 知识图谱,直接用数学表达式来计算各个实体之间相似度。这类方法不依赖任何的文本信息,获取到的都是数据的深度特征。下图是TransE模型,其中使用(h, r, t)表示三元组,使用

l_h

l_r

l_t

分别表示头向量、关系向量和尾向量。

生鲜电商产业链图谱_电商产业链图谱_电商 知识图谱

在实际应用中,可以使用清华大学推出的OpenKE:

# 预测头实体
def predict_head_entity(self, t, r, k):
    '''This mothod predicts the top k head entities given tail entity and relation.
    Args: 
        t (int): tail entity id
        r (int): relation id
        k (int): top k head entities
    Returns:
        list: k possible head entity ids        
    '''
    self.init_link_prediction()
    if self.importName != None:
        self.restore_tensorflow()
    test_h = np.array(range(self.entTotal))
    test_r = np.array([r] * self.entTotal)
    test_t = np.array([t] * self.entTotal)
    res = self.test_step(test_h, test_t, test_r).reshape(-1).argsort()[:k]
    print(res)
    return res

除了使用上述算法,针对实体对齐和实体链接任务,已有较多优质的工具可以直接使用:

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