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【知识图谱】人工智能技术最重要基础设施之一,知识图谱你该学习的东西

来源:网络整理 发布时间:2021-08-11 12:11 标签:知识体系实体关系图人工智能
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互联网时代,人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据,这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。

作者&编辑 | 小Dream哥

1 什么是知识图谱

什么是知识图谱?其实,在学术界还没有对知识图谱做出一个统一的定义。按照Wikipedia的描述,知识图谱是google用来支持从语义角度组织网络数据,从而提供智能搜素服务的知识库。

从这个意义上来讲,知识图谱是一种比较通用的语义知识的形式化描述框架,他用节点表示语义符号,用边表示符号之间的语义关系。如下图所示:

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在计算机世界中,节点和边的符号通过“符号具化”表征物理世界和认知世界中的对象,并作为不同个体对认知世界中信息和知识进行描述和交互的桥梁。这种使用统一形式描述的知识描述框架便于知识的分享与利用。

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通俗的来讲,知识图谱要解决的是这样一个问题:如何能够更好的描述复杂、多样和海量的互联网数据?

现存的互联网数据是散乱的分布在数以亿计的网页中,由一个又一个的字符串构成。但是互联网的数据是人类世界的映射,这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。很显然的,在人类的认知世界里,知识是由大量的概念、对象以及概念的属性和概念之间的关系构成的。

如上图描述谢霆锋、王菲和张柏芝关系的图谱,在互联网世界,有的是关于谢霆锋、王菲和张柏芝三者的新闻网页。知识图谱的工作就是基于网络上关于三者的新闻,搭建出来上面的图谱,这个图谱描述了“人物”这个概念,“人物”有出生年月,性别和年龄的属性,“人物”之间有“前期”,“情敌”和现任女友这些关系。

因此,所谓的知识图谱,其实就是一种知识的描述框架,通过这个框架,将散乱的知识组织起来,便于搜索、推荐以及NLP等下游任务应用。

2 知识图谱的发展历程

随着互联网的发展,数据量不断增加,对存储和检索技术提出越来越高的要求。需要一种更好的数据存储技术,一方面能够完成存储海量的数据;另一方面,需要能够拥有推理、预测等复杂的搜索功能。

为了解决语义理解的困难,Time Berners-Lee等于2001年提出了语义网络的概念电商 知识图谱,语义网能够使用能够被计算机理解的方式方式描述事物之间的联系。

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维基百科等帮结构化的数据库为语义网络的发展做出了非常大的贡献,最典型的两个大规模通用领域知识图谱Freebase和DBpedia都是以维基百科中的知识为基础构建的。

然而,知识图谱这一领域真正的蓬勃发展,是谷歌在2012年正式提出知识图谱这一概念之后。谷歌试图通过知识图谱,对互联网中海量的网页文本内容,特别是客观类事实性文本内容中的语义信息进行刻画,从这些非结构化的文本内容中提取出实体以及实体关系,将其事实性的文本内容转化为相互连接的图谱结构,使得计算机理解文本和计算机认知变得可能。

从另外一个角度,人工智能技术的研究目标本就是使计算机更智能,让计算机完成一些人才能完成的任务,例如推理、分析、预测等。AI的研究者们期望借助知识库完成这个目标,即把人类的知识用计算机进行表示和组织,并设计相应的算法完成推理和预测等任务。

因此,在知识图谱的发展历程中,不同领域的研究者们的出发点可以分为两种,一种是以语义网络为代表的研究者们,他们尝试进行数据的知识化,即将大量散乱的知识进行结构化处理;另外一种是人工智能的研究者们,他们尝试进行知识的数据化,即尝试将人类的知识通过一种描述框架,系统的组织起来,代表是上个世纪的“专家系统”等。

然而,到现在,随着深度学习的发展,二者在知识图谱领域已经结合。知识图谱被看作是下一代人工智能技术的基础设施之一,无论在产业界还是学术界都备受关注。

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