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需要知识的后深度学习时代,如何高效自动构建知识图谱?

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 17:17 标签:实体关系图大数据机器学习
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知识图谱可以做什么?如何自动、高效地构建知识图谱?前沿的知识图谱自动构建技术有哪些?这篇文章将逐一解答这些问题。

日常生活中,我们经常遇到以下两种信息展现方式:

二者展示的信息量是差不多的,但右边这种看起来更加直观。而且,随着文本篇幅的增长,这种优势会体现得更加明显。

和人一样,机器也更加擅长利用右图所示的数据。但矛盾之处在于,互联网等数据平台存储的大多是左图所示的数据。要把左图转换成右图,机器需要经历一个「阅读理解」的过程。

这个过程如何完成?这就要提到我们今天的主题——知识图谱。

知识图谱可以做什么?

知识图谱的概念于 2012 年由 Google 提出,当时主要被用来提高其搜索引擎质量,改善用户搜索体验。随着大数据时代的到来和人工智能技术的进步,知识图谱的应用边界被逐渐拓宽,越来越多的企业开始将知识图谱技术融入其已经成型的数据分析业务,有的甚至使用知识图谱作为其数据的基础组织与存储形式,成为其数据中台的核心基建。

与谷歌类似,微软将知识图谱技术用于旗下必应(Bing)搜索引擎,优化搜索结果质量和交互式搜索体验;LinkedIn 与 Facebook 利用知识图谱挖掘其平台上人、事、资讯等之间的相互关系,使得用户更容易发现感兴趣的内容、找到志同道合的朋友;eBay、亚马逊等电商平台使用知识图谱为用户和产品建立联系,执行更精准的产品推荐;IBM 则专注于企业服务,其 IBM Watson Discovery 产品能够帮助用户根据自身的特殊需求快速构建自己的知识图谱框架。

虽然知识图谱的概念 2012 年才被提出,但其背后的思想本质上是上个世纪的语义网络(Semantic Network)知识表达形式,即一个由节点(Point)和边(Edge)组成的有向图结构知识库。其中,图的节点代表现实世界中存在的“实体”,图的边则代表实体之间的“关系”。

图 1:传统知识库与知识图谱示意图 [1]

图 1:传统知识库与知识图谱示意图 [1]

与传统的数据存储和计算方式相比,知识图谱技术更加侧重于对非结构化异构数据的收集和处理,更擅长对于关系的表达和计算,可以处理复杂多样的关联分析、挖掘到更多隐藏知识。与此同时,知识图谱的数据结构与人工智能领域许多技术任务所基于的数据一脉相承(异质结构多关联的大数据),可以为后续的机器学习和推理任务提供强有力的支持,帮助企业在智能搜索、智能问答、智能推荐、以及大数据分析这几个方面提升性能。

智能搜索:传统的搜索引擎依靠网页之间的链接和权重进行搜索排序,而知识图谱提供了实体的分类、属性和关系的描述,从而可以直接对事物进行更精准的语义搜索。

智能问答:基于知识图谱的智能问答是目前产业界问答系统的主要技术路线之一,即对于给定的自然语言问题,利用知识图谱技术进行语义的解析、查询、推理以得出答案。该技术常见于智能手机或音箱载体上的智能对话机器人,如 Siri、Google Assistant、Amazon Alexa、小爱同学、天猫精灵,以及微软的小冰、小娜等,这些智能问答 agent 的背后都有相关企业各自积累的知识图谱作为问答系统的支撑。

智能推荐:基于知识图谱的推荐能更好将用户与被推荐项目之间的各种相互联系考虑进来,可以增强数据的语义信息、挖掘隐藏的关联信息,进一步提高推荐的准确度。

大数据分析:基于知识图谱中实体的关联信息和推理,我们能挖掘出传统数据分析较难得到的隐含信息,该优势在存在大量异构信息的数据集中更为显著。基于知识图谱的大数据关联分析在金融风控、反欺诈乃至安防等应用场景中都有很好的效果。

近年来,知识图谱的诸多优势和应用前景使得面向特定领域的知识图谱构建在行业应用中得到推广,产生了如医疗知识图谱、金融知识图谱、电商图谱等不同的垂直行业的知识图谱形态。

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