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AI产品经理的入门必修课(4)——知识图谱

来源:网络整理 发布时间:2021-08-10 09:01 标签:实体关系图张柏芝谢霆锋
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作者介绍

@毛毛

产品经理

集颜值和才华于一身。

对AI了解深入,经验丰富。

1 为什么要了解知识图谱

AI核心要研究的是如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,而人的智能性核心体现在对不同事物的感知能力、推理能力、决策能力。因此要想做出AI产品就离不开对感知的研究,推理机制的研究以及智能决策方向的研究。对感知智能而言,AI已经做了很多突破电商 知识图谱,例如机器对听觉、视觉、触觉的感知能力,通过摄像头、麦克风或者其他的传感设备,借助语音识别、图像识别的一些算法模型,能够进行识别和理解。

感知智能的发展能够采集到海量的不同来源及不同存储方式的数据,如果想要用这些数据做出具体场景化的应用,目前市面上常用的方式有两种,一种是统计分析,也就是在业务中做的最多的数据理解和分析,包括了语义分析、情感分析,及各种指标分析的数据可视化。另外一种是决策,基于收集或者产生的数据去做自动化决策,或者智能推荐、智能问答等。而在做这些内容时依赖的核心技术就是知识图谱相关的技术。

2 知识图谱是什么

了解知识图谱是什么之前,先了解数据、信息、知识之间的关系。

eg:

「38.5」这是一条数据,不具有任何意义。

「小明测量体温为38.5度」这是一条信息,并且38.5是一个关键指标。

「正常人体的温度为36-37度,当体温超过基础体温1度及以上时,即认为发热,而不同的温度范围又可分为低热、高热...」这是一条知识,是通过许多病例、实验总结出的公认正确的。

「小明发热了,因为他体温为38.5度」这个结果是由知识推理而来的。

知识图谱是基于图模型来描述知识以及构建关联关系模型的技术手段,现实世界中常用到的知识,或者我们脑海中记住的知识,通常是一段描述性的话,而知识图谱就是将某段描述知识的话抽象成主体、属性、关系的三元组,并利用图谱的形式呈现出来。如下图即是一个简单的知识图谱。「张柏芝」、「谢霆锋」、「王菲」是人物主体;「出生年月」、「性别」、「年龄」为主体属性;「前妻」、「现任女友」、「情敌」为知识抽象出的关系。

知识推理过程

在知识图谱技术中,「张柏芝」、「谢霆锋」、「王菲」被称为节点,节点可以是实体也可以是抽象出的概念;加粗的黑线称为边,表现实体或概念之间的关系,如「张柏芝」和「谢霆锋」的关系是「前妻」。图中每一个圆都是一个节点,连接圆的直线都是边,可以看出知识图谱是由节点和边组成。而节点和节点之间的边,可以是属性、也可以是关系,例如「张柏芝」、「谢霆锋」之间的边代表的是关系,「张柏芝」、「性别:女」之间的边代表的是属性。

可以用来做什么?

最早知识图谱的应用是用来提升搜索引擎的能力,早期的搜索,是依赖网页间的超链接、搜索关键词与网页包含关键词的匹配关系进行精确或模糊搜索。但互联网终极形态是万物的互联,搜索的终极目的也是对万物的直接搜索,因此仅依靠关键词之间的匹配不足以满足日益丰富的搜索需求。在传统的搜索模式下,当我们搜索「谢霆锋的前妻是谁?」,检索结果可能是某个网页中包含了「谢霆锋的前妻是张柏芝」这句话,我们才能找到网页,在从网页中的信息中得知谢霆锋的前妻是张柏芝这个结论。

而上图知识图谱的建立,当搜索需求产生时会快速的返回「张柏芝」及个人信息。

知识图谱的构建原理及流程?

知识图谱的构建通常分为两类,一类是开放域的知识图谱、一类是垂直领域的知识图谱,像google、百度搜索等搜索引擎建立的知识图谱属于开放域的,像某个领域,电商、金融、图情、生活娱乐等基于具体领域和场景构建的知识图谱为垂直领域的知识图谱。两种图谱的场景应用不太一样,但涉及的底层逻辑和构建流程是相似的。

知识图谱的构建涉及了知识表示、知识获取、知识处理和知识利用等多方面。

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