知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，成为建立大规模知识的杀手锏应用，在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。知识图谱与大数据、深度学习，这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识图谱（Knowledge Graph）于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱的分类方式很多，例如可以通过知识种类、构建方法等划分。从领域上来说，知识图谱通常分为两种：通用知识图谱、特定领域知识图谱。
▲知识图谱示意图
常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点：实体、概念、属性。实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。世界万物由具体事物组成，此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。概念指的是具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。属性则用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。不同的属性值类型对应于不同类型属性的边。如果属性值对应的是概念或实体，则属性描述两个实体之间的关系，称为对象属性；如果属性值是具体的数值，则称为数据属性。
现在以商业搜索引擎公司为首的互联网巨头已经意识到知识图谱的战略意义，纷纷投入重兵布局知识图谱，并对搜索引擎形态日益产生重要的影响。如何根据业务需求设计实现知识图谱应用，并基于数据特点进行优化调整，是知识图谱应用的关键研究内容。知识图谱的典型应用包括语义搜索、智能问答以及可视化决策支持三种。
1、语义搜索
当前基于关键词的搜索技术在知识图谱的知识支持下可以上升到基于实体和关系的检索，称之为语义搜索。语义搜索可以利用知识图谱可以准确地捕捉用户搜索意图，进而基于知识图谱中的知识解决传统搜索中遇到的关键字语义多样性及语义消歧的难题，通过实体链接实现知识与文档的混合检索。语义检索需要考虑如何解决自然语言输入带来的表达多样性问题，同时需要解决语言中实体的歧义性问题。同时借助于知识图谱，语义检索需要直接给出满足用户搜索意图的答案，而不是包含关键词的相关网页的链接。
2、智能问答
问答系统（Question Answering，QA）是信息服务的一种高级形式，能够让计算机自动回答用户所提出的问题。不同于现有的搜索引擎，问答系统返回用户的不再是基于关键词匹配的相关文档排序，而是精准的自然语言形式的答案。
智能问答系统被看作是未来信息服务的颠覆性技术之一，亦被认为是机器具备语言理解能力的主要验证手段之一。
智能问答需要针对用户输入的自然语言进行理解，从知识图谱中或目标数据中给出用户问题的答案，其关键技术及难点包括准确的语义解析、正确理解用户的真实意图、以及对返回答案的评分评定以确定优先级顺序。
3、可视化决策支持
可视化决策支持是指通过提供统一的图形接口，结合可视化、推理、检索等，为用户提供信息获取的入口。例如，决策支持可以通过图谱可视化技术对创投图谱中的初创公司发展情况、投资机构投资偏好等信息进行解读，通过节点探索、路径发现、关联探寻等可视化分析技术展示公司的全方位信息。
可视化决策支持需要考虑的关键问题包括通过可视化方式辅助用户快速发现业务模式、提升可视化组件的交互友好程度、以及大规模图环境下底层算法的效率等。
知识图谱技术属于知识工程的一部分。1994年，图灵奖获得者、知识工程的建立者费根鲍姆给出了知识工程定义——将知识集成到计算机系统，从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务。回顾知识工程这四十多年来的发展历程，我们可以将知识工程分成五个标志性的阶段：前知识工程时期、专家系统时期、万维网1.0时期、群体智能时期、以及知识图谱时期，如下图所示。
1）1950-1970时期：图灵测试—知识工程诞生前期这一阶段主要有两个方法：符号主义和连结主义。符号主义认为物理符号系统是智能行为的充要条件，连结主义则认为大脑（神经元及其连接机制）是一切智能活动的基础。这一时期的知识表示方法主要有逻辑知识表示、产生式规则、语义网络等。2）1970-1990时期：专家系统—知识工程蓬勃发展期由于通用问题求解强调利用人的求解问题的能力建立智能系统，但是忽略了知识对智能的支持，使人工智能难以在实际应用中发挥作用。从70年开始，人工智能开始转向建立基于知识的系统，通过“知识库+推理机”实现机器智能。这一时期知识表示方法有新的演进，包括框架和脚本等80年代后期出现了很多专家系统的开发平台，可以帮助将专家的领域知识转变成计算机可以处理的知识。在1990年到2000年期间，出现了很多人工构建大规模知识库，包括广泛应用的英文WordNet，采用一阶谓词逻辑知识表示的Cyc常识知识库，以及中文的HowNet。Web 1.0万维网的产生为人们提供了一个开放平台，使用HTML定义文本的内容，通过超链接把文本连接起来，使得大众可以共享信息。W3C提出的可扩展标记语言XML，实现对互联网文档内容的结构通过定义标签进行标记，为互联网环境下大规模知识表示和共享奠定了基础。万维网的出现使得知识从封闭知识走向开放知识，从集中构建知识成为分布群体智能知识。原来专家系统是系统内部定义的知识，现在可以实现知识源之间相互链接，可以通过关联来产生更多的知识而非完全由固定人生产。这个过程中出现了群体智能，最典型的代表就是维基百科，实际上是用户去建立知识，体现了互联网大众用户对知识的贡献，成为今天大规模结构化知识图谱的重要基础。“知识就是力量”，将万维网内容转化为能够为智能应用提供动力的机器可理解和计算的知识是这一时期的目标。从2006年开始，大规模维基百科类富结构知识资源的出现和网络规模信息提取方法的进步，使得大规模知识获取方法取得了巨大进展。当前自动构建的知识库已成为语义搜索、大数据分析、智能推荐和数据集成的强大资产，在大型行业和领域中正在得到广泛使用。典型的例子是谷歌收购Freebase后在2012年推出的知识图谱（Knowledge Graph），Facebook的图谱搜索，Microsoft Satori以及商业、金融、生命科学等领域特定的知识库。【知识图谱实战】
四大实战项目，从零搭建与应用
共享社群，实时答疑
01月24日开课（下周三）
长按识别二维码
课程详情
☟
