语源图谱详细介绍
以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识
以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。
如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。
在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。
但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。
图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。
但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。
比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。
这些类型由不同的颜色来标记。
在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关系（Relation）”来表达图里的“边”。
实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。
数据库的语义数据集成与知识图谱
数据库的语义数据集成与知识图谱随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，为了更好地管理和利用这些数据，数据库的语义数据集成和知识图谱的建设成为了重要的研究领域。
语义数据集成是指通过对不同数据源中的数据进行语义建模和匹配，将其整合到一个一致的数据集中。
传统的数据库系统主要依赖于结构化数据模型，如关系模型，但随着半结构化数据和非结构化数据的增加，传统的数据集成方法面临着很大的挑战。
语义数据集成的目标是将不同数据源中的异构数据进行语义建模，通过语义映射和匹配，将其整合成一个全局的一致性数据集，提供给用户进行查询与分析。
知识图谱，又称为语义图谱或智能图谱，是一种用于描述现实世界中的实体、概念、关系和属性的图形化表示方法。
它通过在各种领域或知识域中提取和组织事实和知识，建立起一个结构化的、语义丰富的知识网络。
知识图谱不仅对各种数据进行了语义建模和集成，还为用户提供了灵活且丰富的查询、推理和分析能力。
在语义数据集成与知识图谱的建设过程中，需要进行以下几个关键步骤：1. 数据源分析与语义建模：首先，需要分析不同数据源中的数据结构和语义含义，并对其进行语义建模，将其转化为计算机能够理解的形式。
这样可以为后续的语义匹配和集成提供基础。
2. 语义映射与匹配：在多个数据源中，往往存在着不同的数据模式和语义表示，因此需要进行语义映射和匹配。
这一步骤旨在识别源数据之间的语义相似性，找到它们之间的语义对应关系。
常用的语义匹配方法有基于规则的匹配、基于实例的匹配和基于语义约束的匹配等。
3. 数据集成与清洗：在进行数据集成之前，需要对源数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、解决数据冲突和不一致性等。
然后，将经过语义映射和匹配的数据进行集成，生成一个一致性和完整性的数据集。
4. 知识图谱构建与推理：通过对集成后的数据进行进一步的组织和分析，可以构建出一个具有结构化和语义丰富性质的知识图谱。
知识图谱的构建既可以依赖于人工标注和知识工程的手段，也可以通过自动化的技术从大量非结构化和半结构化数据中进行知识的抽取与推理。
知识图谱构建与应用方法介绍与示例
知识图谱构建与应用方法介绍与示例知识图谱是一种用于描述和组织知识的技术，它可以将各种不同领域的知识整合在一起，形成一个结构化的知识网络。
知识图谱可以帮助人们更好地理解和利用知识，在许多领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍知识图谱的构建方法和应用示例，帮助读者了解并应用这一强大的技术。
一、知识图谱构建方法1. 知识抽取：知识抽取是构建知识图谱的第一步，它包括从文本、数据库或其他数据源中提取结构化的知识。
常用的技术包括自然语言处理、信息抽取和实体识别等。
通过这些技术，我们可以从大量数据中提取出实体、关系和属性等信息，用于构建知识图谱的节点和边。
2. 知识表示：知识表示是将抽取得到的知识转化为计算机可以理解和处理的形式。
常用的表示方法有本体表示、三元组表示和图表示等。
本体表示使用本体语言（如OWL）定义概念和属性之间的关系，三元组表示使用主语-谓语-宾语的形式表示实体之间的关系，图表示使用节点和边的形式表示知识的结构。
3. 知识融合：知识融合是将从不同数据源中抽取得到的知识整合在一起，形成一个统一的知识图谱。
融合知识需要解决实体对齐、关系对齐和属性对齐等问题，常用的方法包括基于规则的匹配、基于语义的匹配和基于机器学习的匹配等。
4. 知识推理：知识推理是对知识图谱进行推理和推断，发现其中的隐藏知识和规律。
常用的推理方法包括规则推理、语义推理和统计推理等。
通过知识推理，我们可以发现新的关系、属性和实体，提高知识图谱的质量和可用性。
二、知识图谱应用示例1. 智能问答系统：知识图谱可以用于构建智能问答系统，帮助用户快速获取有关问题的答案。
通过将问题转化为图谱查询，系统可以在知识图谱中找到相关的实体和关系，并生成相应的回答。
例如，用户可以询问“谁是美国第一位女性总统？”，系统可以通过知识图谱回答“希拉里·克林顿是美国第一位女性总统”。
2. 智能推荐系统：知识图谱可以用于构建智能推荐系统，帮助用户发现符合其需求和兴趣的内容。
人工智能之知识图谱
人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
一文打尽知识图谱（超级干货，建议收藏！）
⼀⽂打尽知识图谱（超级⼲货，建议收藏！）©原创作者 | 朱林01 序⾔知识是⼈类在实践中认识客观世界的结晶。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识⼯程的重要分⽀之⼀，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组，实体间通过关系相互联结，构成了复杂的⽹状知识结构。
图1 知识图谱组成复杂的⽹状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六⼗多年，衍⽣出了许多独⽴的研究⽅向，并在众多实际⼯程项⽬和⼤型系统中发挥着不可替代的重要作⽤。
如今，知识图谱已经成为认知和⼈⼯智能⽇益流⾏的研究⽅向，受到学术界和⼯业界的⾼度重视。
本⽂对知识图谱的历史、定义、研究⽅向、未来发展、数据集和开源库进⾏了全⾯的梳理总结，值得收藏。
02 简史图2 知识库简史图2展⽰了知识图谱及其相关概念和系统的历史沿⾰，其在逻辑和⼈⼯智能领域经历了漫长的发展历程。
图形化知识表征（Knowledge Representation）的思想最早可以追溯到1956年，由Richens⾸先提出了语义⽹（Semantic Net）的概念。
逻辑符号的知识表⽰形式可以追溯到1959年的通⽤问题求解器（General Problem Solver, GPS）。
20世纪70年代，专家系统⼀度成为研究热点，基于知识推理和问题求解器的MYCIN系统是当时最著名的基于规则的医学诊断专家系统之⼀，该专家系统知识库拥有约600条医学规则。
此后，20世纪80年代早期，知识表征经历了Frame-based Languages、KL-ONE Frame Language的混合发展时期。
⼤约在这个时期结束时的1984年，Cyc项⽬出现了，该项⽬最开始的⽬标是将上百万条知识编码成机器可⽤的形式，⽤以表⽰⼈类常识，为此专门设计了专⽤的知识表⽰语⾔CycL，这种知识表⽰语⾔是基于⼀阶关系的。
知识图谱技术原理介绍
知识图谱技术原理介绍近两年来,随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。
互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web).在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕.下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式,知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。
知识图谱的表示和在搜索中的展现形式正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”,知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。
其中,每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier）。
每个属性—值对（attribute—value pair，又称A VP）用来刻画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。
上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示.知识图谱率先由Google提出,以提高其搜索的质量。
为了更好地理解知识图谱,我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card）.知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。
更具体地说,知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。
从某种意义来说,它是特定于查询（query specific）的知识图谱。
第十章英语词汇的来源词源成分
三、英语的词源成分
❖ 2. 法语成分
❖ 如果说法国对这一计划持的是赞成态度， 其他国家则坚决反对。
❖ 要是他们早走十分钟，就不会赶不上火车 了。
❖ 她沉默了一阵，一声不响地看着我。
三、英语的词源成分
❖
但是，英语从法语大量引进词语的历史已告结束。目前 的情况正好相反，大批英语词语——主要是美国英语的 用词——进入法语。
三、英语的词源成分
❖ 2. 法语成分：
❖ 现代英语时期引入英语的法语词在读音和拼写上大多 保留着法语的特点，我们对此必须有所了解，这对我们 正确读写这些词是很有帮助的。这里只能择其要点加以 介绍： 元音方面--ou[u:]，oi[wɑ:]，eur [ə:]，au[əu]， en。 辅音方面—g在e、i前读作[ʒ]，ch读作[ʃ]，词尾的辅 音字母不发音。单词重音--总是落在最后一个音节。 知道了这些读音规则，下面这些词就不觉得难念了： bourgeois [buə'ʒwɑ:]（资产阶级的），rouge：[ru:ʒ] （胭脂），prestige [pres'ti:ʒ]（威望），avalanche [ævə'lɑ:ntʃ]（雪/山崩），cortege：[kɔ:'teiʒ]（随从）， chauffeur['ʃəufə](汽车司机)。
三、英语的词源成分
❖ 2. 法语成分
❖ Si la France est favorable au projet,les autres pays y sont violemment opposés.
❖ S'ils étaient partis dix minutes plus tôt,ils n'auraient pas manqué le train.
知识图谱构建方法及应用案例分析
知识图谱构建方法及应用案例分析知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形化模型，它能够以计算机可读的方式捕捉和存储知识之间的关系。
知识图谱的广泛应用领域包括社交网络分析、智能推荐系统、自然语言处理和智能问答等。
本文将介绍知识图谱的构建方法，并通过分析几个实际应用案例，展示其在不同领域的应用。
一、知识图谱构建方法1.1 知识抽取知识抽取是构建知识图谱的第一步。
它涉及从结构化和非结构化数据源中提取实体、关系和属性等知识元素。
常用的知识抽取技术包括命名实体识别、关系抽取、实体链接和属性抽取等。
命名实体识别通过识别文本中的名词短语来提取实体。
关系抽取旨在提取实体之间的关联性。
实体链接将命名实体与外部知识库中的实体关联起来。
属性抽取则是提取待建立知识图谱的实体的属性值。
1.2 知识表示知识表示是将抽取得到的知识元素转换为计算机可读的形式。
常用的知识表示方法包括本体模型和图模型。
本体模型利用概念、关系和属性等元素描述领域知识，其中OWL（Web Ontology Language）是一种常用的本体语言。
图模型则通过节点和边来表示实体和关系，例如利用图数据库来存储知识图谱。
1.3 知识融合知识抽取和知识表示往往面临多源、异构的数据。
知识融合旨在将来自不同数据源的知识元素进行整合和融合。
常用的知识融合方法包括同名实体消歧、关系合并和属性值归一化等。
同名实体消歧是为了解决不同数据源中同名实体的问题，通常通过上下文信息和实体属性来判断实体是否指代同一对象。
关系合并则是将来自不同数据源的关系进行合并。
属性值归一化是将不同数据源中的相似属性值进行统一，例如统一单位和单位转换。
1.4 知识推理知识推理是根据知识图谱中的已有知识，推断出潜在的知识或发现隐藏的关联。
常用的知识推理方法包括基于规则的推理、概率推理和统计推理等。
基于规则的推理通过设定规则，推断出新的知识。
概率推理通过概率模型计算不同事件之间的概率关系。
统计推理则是利用统计模型对数据进行分析和推理。
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词汇家族图谱克服“硬性背”和“孤立背” 词汇家族图谱实现了单词的理解记 忆和关联记忆，让学过的单词和新单 词有了联系，这样可以用已经熟悉的 单词关联记忆新的单词，让单词的遗 忘速度大大降低。 理解记忆和关联记忆并不能实现单 词记得快，实现的是单词记忆忘得慢！
单词记忆的真正原理
1）我们的大脑需要为每个 单词找到一个存储位置， 当单词超过一定数量，杂 乱无章的单词就变的越来 越难存储，每增加一个新 单词，都会让大脑存储的 难度增加！ 2）随着年龄增加，硬性记 忆能力就开始衰减，理解 记忆能力开始增强，随着 年龄的增加，我们越来越 需要理解记忆，但单词被 认为是无法理解记忆的， 所以我们感觉越来越难。
初中1600词 200个 家庭不变 小学700词 200个家庭
学习一次，终生受益！
15家族Biblioteka 谱分类原理学生单词记忆的四大误区
“单元背” “用力背”
四大误区
“硬性背”
“孤立背”
“单元背” 学到哪一个单元就背这一个单元的 单词，很少有学生能够主动对之前学 过的单元的单词及时进行复习巩固。 这样，虽然当时是把这一单元的 单词记住了，但是不及时进行反复复 习，经过一段时间之后，很辛苦记忆 下来的单词很快就忘了。 从整体来看，效率是很低的！
英语词汇家族图谱
——单词系统化解决方案
国家教育部门的权威调查显 示:86.3%的学生认为英语 学习中最大的困难是:单词 记不住,易忘记 ,87%的学生 对英语学习失去兴趣是从单 词开始的。
单词记忆系统解决方案
—英语词汇家族图谱
中央教科所专家经过14余年研究发现了单 词之间存在的巨大的联系！ 把单词划分了3个民族，12个家族，200个家 庭，单词有了家族图谱。
“硬性背” 假象让记忆忘得快 认为单词记忆很简单，看一下就 能记住，直接记忆是最快捷的方法。 这实际是一个假象，因为大脑具有非 常强大的瞬间记忆能力，瞬间记忆如 果不经过强化，也会瞬间遗忘。
“孤立背” 新旧单词没有联系让记忆忘的快 背单词时，只是孤立的背这一个单 词，很少能把这个单词和已经学过的 单词联系起来，让新旧知识发生关联， 发挥记忆的协同效应，这样是很容易 遗忘的。
词汇家族图谱克服“单元背”和“用力背” 学习一个新单词时，把整个家庭中 学过的单词都复习一遍，这样就能做 到在知新的同时温故，新旧知识之间 的联系不仅帮助记忆新单词，也帮助 复习以前的单词，加深记忆的痕迹。 同时，因为在学习新单词时自然复 习了以前的单词，单词学习就变成了 润物细无声的过程，不需要特别用力。
“用力背”
每次花很长时间在少量单词上，想一次性就把这些单 词全部背会，认为这样效率比较高，后面就再也不复习了。 将学生分成A、B、C三组，要求A组学生20分钟只记 20个单词，B组学生20分钟记忆50个单词，C组学生20分钟 记忆100个单词。结果下来，C组学生的记忆效率是最高的， 他们记住的单词最多。 由此可以看出，要想提高单词记忆效率，就得多量多 次：一次性记忆大量单词，并且每隔一段时间就重复一次， 要进行多次重复。
词汇家族图谱实现了 单词整体上从无序到有序的革命性转变
记3500个从A到Z的单词
相当于 记3500个杂乱无章的人名
记200个单词家庭
相当于
记脉络清晰的200个家庭
家族图谱首次让单词记忆有了系统
GRE 20000词 200个 家庭不变
四六级6000词 200个 家庭不变
英语词汇家族图谱
高中3500词 200个 家庭不变