知識圖譜

knowledge graph

定義：將海量知識及其相互聯(lián)系組織在一張大圖中，用于知識的管理、搜索和服務。

學科：計算機科學技術_人工智能_知識工程

相關名詞：人工智能 知識 信息

【延伸閱讀】

知識圖譜，它以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體間的復雜關系，或者將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達成更接近人類認知世界的形式，提供了一種更好地組織、管理和理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息的方法。它把復雜的知識領域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律。

知識圖譜就是把不同種類的信息連接在一起而得到的一個語義關系網(wǎng)絡，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是格式如“實體—關系—實體”形式的三元組，實體間通過關系相互聯(lián)結，構成網(wǎng)狀的知識結構。它可以抽取實體關系、事件、標簽、模型、規(guī)則等條件，形成以圖為基礎的數(shù)據(jù)形式。知識圖譜和一般的數(shù)據(jù)存儲形式的區(qū)別在于，知識圖譜“保存”有推理規(guī)則和專家經(jīng)驗，不僅僅能用數(shù)據(jù)反映事件，還能反映出事件之間的聯(lián)系。

早期的知識圖譜構建十分依賴專家經(jīng)驗，通過專家設計知識圖譜框架，填充實體和關系內容，并審核圖譜的質量與應用價值。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術深入各個應用領域，知識圖譜的構建可以基于互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)，利用機器學習、深度學習等技術自動獲取“知識”，然后再通過一些“自檢”技術和領域專家配合，共同完成知識圖譜的構建，使互聯(lián)網(wǎng)上海量的內容重構為基于人類思考模式的思維導圖，為知識圖譜的各種應用打下堅實基礎。

知識圖譜的目的是提高搜索引擎的能力，改善用戶的搜索質量以及搜索體驗。隨著人工智能的技術發(fā)展和應用，知識圖譜作為關鍵技術之一，已被廣泛應用于智能搜索、智能問答、個性化推薦、內容分發(fā)等領域?，F(xiàn)在的知識圖譜也被用來泛指各種大規(guī)模的知識庫。

（延伸閱讀作者：大連理工大學計算機科學與技術學院教授 楊鑫）