知识图谱

知识图谱 知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph，KG）是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。 知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将Web从网页链接转向概念链接，支持用户按照主题来检索，实现语义检索。 关键技术 1. 知识抽取：通过自动化的技术抽取出可用的知识单元 ◦ 实体抽取：命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）从数据源中自动识别命名实体； ◦ 关系抽取（Relation Extraction）：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构； ◦ 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示 ◦ 属性图 ◦ 三元组 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，达到数据、信息、方法、经验等知识的融合，形成高质量知识库 ◦ 实体对齐（Entity Alignment）：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题； ◦ 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系 ▪ 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系； ▪ 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 ◦ 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识 参考资料 知识图谱 Wikipedia 知识图谱的技术与应用（18版） 李文哲的文章 知乎 为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生 SimmerChan的文章 知乎 知识图谱技术综述, 许增林 知识图谱 Wikipedia 知识图谱的技术与应用（18版） 李文哲的文章 知乎 为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生 SimmerChan的文章 知乎 知识图谱技术综述, 许增林 知识图谱（Knowledge Graph，KG）是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。 知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将Web从网页链接转向概念链接，支持用户按照主题来检索，实现语义检索。 关键技术 1. 知识抽取：通过自动化的技术抽取出可用的知识单元 ◦ 实体抽取：命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）从数据源中自动识别命名实体； ◦ 关系抽取（Relation Extraction）：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构； ◦ 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 ◦ 实体抽取：命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）从数据源中自动识别命名实体； ◦ 关系抽取（Relation Extraction）：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构； ◦ 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示 ◦ 属性图 ◦ 三元组 ◦ 属性图 ◦ 三元组 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，达到数据、信息、方法、经验等知识的融合，形成高质量知识库 ◦ 实体对齐（Entity Alignment）：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题； ◦ 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系 ▪ 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系； ▪ 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 ◦ 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识 ◦ 实体对齐（Entity Alignment）：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题； ◦ 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系 ▪ 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系； ▪ 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 ▪ 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系； ▪ 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 ◦ 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识 参考资料 知识图谱 Wikipedia 知识图谱 Wikipedia 知识图谱的技术与应用（18版） 李文哲的文章 知乎 知识图谱的技术与应用（18版） 李文哲的文章 知乎 为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生 SimmerChan的文章 知乎 为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生 SimmerChan的文章 知乎 知识图谱技术综述, 许增林 知识图谱技术综述, 许增林