知识图谱关键技术
知识图谱发展由来和关键技术
传统知识管理的挑战
传统知识管理需要多角度的信息，比如质量特性需要从故障、检测、维修、 保障等多个角度对产品进行设计分析，数据形态多样、数据蕴含的语义结 构复杂，现有的数据处理方式不能和设计紧密结合，面对复杂业务场景的 智能化处理能力较弱。
知识管理
难以融合多源数据 无法形成知识体系
知识建模
表达能力不足 信息密度较低
知识理解 知识计算 知识推理
图谱构建 知识链接
智慧
沉淀
知识 知识图谱、时空数据
精准的答案 挖掘的模式 推理的结论
语义理解 信息抽取
数据整合
信息
结构化、向量化、集中化
数据
文本 数仓 视频 图片 互联网
图谱索引 时空索引
RDBS 向量索引
全文索引 私有云
从传统知识工程到知识图谱
1960
本体论（Ontology） 和知识工程
万维网之父蒂姆·伯纳斯·李发明 万维网（1991年Niches提出知
识本体的概念）
机构知识库
知识表示和知识组织开始被深入 研究，并广泛应用到各机构单位
的资料整理工作中。
传统知识工程大部分都是在规则明 确、边界清晰、应用封闭的场景取 得的成功。 1、知识获取困难，严重依赖专家 2、知识应用困难，难以适应不同 规则。
哲学概念“本体”被引入到人工 智能领域用来刻画知识。1977年 知识工程被首次提出，专家系统
开始广泛研究
1980s
1989
语义网
从超文本链接到语义链接
1998
知识图谱
谷歌发布了其关于知识的搜索引 擎产品
2002
2012
语义网络
语义网络作为知识表示的一种方 法被提出，主要用于自然语言理
知识图谱构建
知识图谱构建知识图谱构建是一项广泛应用于各个领域的关键技术，它以图结构的形式表示并组织各种领域的知识，并可用于语义搜索、智能推荐、自然语言处理等多个领域。
本文将介绍知识图谱构建的定义、关键技术和应用场景。
知识图谱构建是指通过整合、分析和抽取大量的结构化和半结构化数据，构建出一个具有语义关系的、描述实体和概念之间关联的知识图谱。
知识图谱通常由实体、属性和关系构成，其中实体表示具体的事物，属性描述实体的特征，关系表示实体之间的关联。
知识图谱构建的核心技术包括实体识别、属性抽取和关系抽取。
实体识别是指从文本中识别出具体的事物，例如人、地点、组织等。
属性抽取是指从文本中抽取出实体的特征，例如人的姓名、年龄、职业等。
关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关联，例如人与地点之间的出生地关系。
为了构建一个准确和丰富的知识图谱，需要使用大规模的数据集进行训练和学习。
常用的数据集包括维基百科、百度百科等。
通过对这些数据集进行语义解析和标注，可以提取出实体、属性和关系，并将其组织成图结构，构建一个完整的知识图谱。
知识图谱构建的应用场景十分广泛。
首先，它可以用于语义搜索，通过对知识图谱的查询，用户可以获取到更准确和相关的搜索结果。
其次，它可以用于智能推荐，通过分析用户的兴趣和行为数据，将用户与感兴趣的实体和关系进行匹配，从而实现个性化的信息推荐。
此外，它还可以用于自然语言处理，通过对知识图谱的语义解析，可以更好地理解和处理自然语言。
在知识图谱构建的过程中，还面临一些挑战和问题。
首先，实体识别和关系抽取的准确性是关键，因为错误的实体和关系会影响整个知识图谱的质量。
其次，知识图谱的扩展和更新也是一个挑战，因为新的实体和关系不断涌现，需要及时更新到知识图谱中。
此外，知识图谱的构建还需要大量的人力和时间成本。
总之，知识图谱构建是一项重要且具有挑战性的技术，它可以帮助我们更好地组织和利用各种领域的知识。
通过不断改进和发展知识图谱构建的技术，相信它将在更多的领域发挥重要的作用，为人们提供更智能和高效的服务。
知识图谱构建技术标准与方法 知识计算系统建设指南
知识图谱构建技术标准与方法知识计算系统建设指南知识图谱构建技术标准与方法知识计算系统建设指南在信息时代的今天，知识图谱成为了人们获取和理解知识的重要工具。
知识图谱是一种通过将实体、属性和关系进行结构化表示，建立起知识之间的关联的方法。
它可以帮助我们挖掘知识的本质，发现知识之间的联系，并用于智能搜索、智能问答、推荐系统等领域。
为了推动知识图谱的快速发展和广泛应用，我们迫切需要建立一套通用的技术标准与方法。
本文将介绍知识图谱构建的基本步骤和关键技术，并提供知识计算系统建设的指南。
希望通过本文的解读，能够帮助读者更好地理解知识图谱的构建过程，为知识计算系统的建设提供参考。
一、知识图谱构建的基本步骤知识图谱构建是一个复杂而繁琐的过程，需要经过以下基本步骤：1. 知识获取：通过文本挖掘、网络爬虫等手段从多种来源收集知识。
这些知识可以是结构化的数据，也可以是非结构化的文本信息。
2. 实体抽取和命名实体识别：从原始数据中提取出实体，标注不同实体类型。
常见的实体包括人物、地点、组织机构等。
3. 属性抽取：提取实体的属性，如年龄、性别、职业等。
属性可以用于描述实体的特征。
4. 关系抽取：提取实体之间的关系，如人物之间的亲属关系、地点之间的空间关系等。
关系可以帮助我们了解实体之间的联系。
5. 知识融合：将不同来源的知识进行融合，消除冗余和矛盾，构建一致性的知识图谱。
二、知识图谱构建的关键技术1. 自然语言处理技术：包括分词、词性标注、命名实体识别等。
自然语言处理技术可以帮助我们从文本中提取出实体和关系。
2. 信息抽取技术：包括实体抽取、属性抽取和关系抽取等。
信息抽取技术可以将非结构化的文本信息转化为结构化的知识表示。
3. 知识表示和存储技术：包括图数据库、本体推理等。
知识表示和存储技术可以将知识以图的形式进行表示，并支持知识的查询和推理。
4. 知识融合和去重技术：包括同义词消歧、实体链接等。
知识融合和去重技术可以提高知识图谱的质量和准确性。
知识图谱的关键技术与应用
知识图谱的关键技术与应用随着人工智能技术的不断发展，知识图谱逐渐成为人工智能领域中的重要技术之一。
知识图谱不仅可以帮助机器理解语言，还可以通过知识链接和推理等功能实现类人的思维能力。
本文将介绍知识图谱的关键技术和应用。
一、知识图谱的定义知识图谱是一种人工智能技术，是一种用于描述事物之间关系的图形化表示方法。
它是一种基于实体、属性和关系的知识组织结构，可以将各种信息进行结构化、标准化和统一化处理，从而达到知识互通的目的。
二、知识图谱的关键技术1. 知识获取知识图谱的基础是知识获取，该过程涉及到信息抽取、实体识别、关系提取、实体链接等技术。
在知识获取过程中，对于不同的数据源，需要设计不同的算法模型和规则库，并通过自然语言处理、机器学习等技术在大规模语料库中自动化地提取实体和关系，并将其转化为结构化和标准化的知识形式。
2. 知识表示知识表示是指将从不同数据源中获取的知识进行统一标准的表示和存储，以实现知识的互通和可推理。
在知识表示过程中，需要考虑知识表示的粒度、表示形式和知识本体等方面。
当前最常用的知识表示技术包括RDF、OWL、RDFS等。
3. 知识推理知识推理是实现知识智能处理的核心技术之一。
知识推理通过基于本体、规则和语义等方式，进行知识关联、归纳、演绎等推理，并通过推理产生新的知识。
知识推理涉及到推理引擎、推理规则、查询语言等技术。
4. 知识查询知识查询是指在知识图谱中进行复杂的查询操作，以实现知识检索、推理以及问题解答。
知识查询技术包括SPARQL、SQL、RQL等。
三、知识图谱的应用1. 搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎提供更准确的搜索结果。
例如，谷歌通过使用知识图谱，可以为用户提供更多的相关搜索结果，提高搜索精度。
2. 智能客服知识图谱可以帮助智能客服更准确地理解用户意图和问题，并给出更准确的回答。
例如，使用知识图谱可以建立机器人对话模型，实现智能对话，并提供更加便捷的客户服务。
3. 金融领域知识图谱在金融领域中也有广泛的应用。
知识图谱构建的关键技术研究
知识图谱构建的关键技术研究知识图谱是一种基于人工智能与万物互联的语义数据处理技术，它是将人类语言和知识变成机器可以理解和处理的形式，实现了从数据到知识的演替。
知识图谱的构建涉及多个学科领域和技术方向，其中包括自然语言处理、图数据库、数据挖掘、机器学习等一系列的方法和技术，这些技术是知识图谱能够实现语义查询、智能推荐、智能问答等应用的关键。
本文将就知识图谱构建的关键技术进行一些探讨。
1.语义分析技术语义分析是指通过自然语言处理将人类语言转化为机器可理解和操作的形式，并从中提取出有意义的信息。
在知识图谱构建过程中，语义分析是非常重要的一步。
自然语言处理技术被广泛应用于对文本的解析，包括词汇分析、语法分析、句法分析、命名实体识别等。
其中，命名实体识别是非常关键的技术，它可以从文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体，并通过实体链接技术将这些实体与知识库中的实体进行关联。
这样可以将分散的数据块联系起来，构建起更为完整的知识图谱。
2.本体构建技术本体是指仅仅定义了实体类型、属性和关系的概念体系。
在知识图谱构建中，本体是知识库的核心部分，它是把真实世界中的样本数据映射到机器可理解的形式的重要方法。
本体构建涉及的技术包括本体设计、本体维护、本体推理、本体评估等。
本体设计是指确定实体类型、类之间的关系和类内属性等。
本体维护是指根据数据的变化随时调整本体的结构和内容。
本体推理是指在本体的基础上，通过推理算法，增加新的实体、属性和关系。
本体评估是指检查本体中实体、属性和关系是否正确和完整。
3.实体链接技术实体链接指的是将文本或图像中的实体与知识库中的实体进行对应。
该技术是知识图谱构建中非常重要的步骤。
它可以通过实体链接技术将文本和图像中的实体与知识库中的实体进行对应，从而使得数据在不同的领域之间实现关系的联系和跨领域的知识应用。
该技术包括实体抽取、实体对齐、实体分析和实体排名等。
其中实体抽取是指从文本或者图像中抽取出实体，实体对齐是指将抽取出的实体与知识库中的实体进行对应，实体分析是指从实体和关系的结构信息中提取知识。
知识图谱技术综述
知识图谱技术综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据和已成为推动社会进步的重要驱动力。
在海量数据中，知识图谱作为一种结构化、语义化的知识表示方法，逐渐成为知识工程、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的研究热点。
本文旨在全面综述知识图谱技术的发展历程、现状及其在各领域的应用，探讨知识图谱的构建方法、关键技术和未来发展趋势。
通过对相关文献的梳理和分析，本文将为读者提供一个清晰、系统的知识图谱技术全貌，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、知识图谱的构建知识图谱的构建是知识图谱技术的核心环节，其过程涵盖了数据的收集、预处理、实体识别、关系抽取、知识融合以及知识存储等多个步骤。
数据收集：知识图谱的构建首先需要大量的数据作为支撑，这些数据可以来源于公开的数据集，如Freebase、DBpedia等，也可以来源于特定领域的数据资源，如学术论文、新闻报道、社交媒体等。
数据收集阶段需要确定数据来源，并设计合理的数据抓取策略。
数据预处理：收集到的原始数据通常包含大量的噪声和冗余信息，因此需要进行预处理以提高数据质量。
预处理步骤包括数据清洗、文本分词、去除停用词、词干提取等。
还需要对文本数据进行归一化处理，如实体名称的规范化、拼写校正等。
实体识别：实体识别是知识图谱构建中的关键步骤，其目的是从文本数据中识别出具有实际意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
实体识别可以采用基于规则的方法、基于统计的方法或基于深度学习的方法。
实体识别结果的准确性将直接影响后续关系抽取和知识融合的效果。
关系抽取：关系抽取是指从文本数据中抽取出实体之间的关系，形成结构化的知识。
关系抽取的方法可以分为基于规则的方法、基于模板的方法、基于监督学习的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法近年来取得了显著的进展，尤其是在处理大规模数据集时表现出了良好的性能。
知识融合：知识融合是将从不同来源抽取的知识进行合并和整合的过程。
知识图谱的进展、关键技术和挑战
知识图谱的进展、关键技术和挑战一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一种重要的知识表示和推理工具，已经成为领域的研究热点。
知识图谱是一种由节点（实体）和边（关系）组成的大规模语义网络，旨在表示现实世界中存在的各种实体及其之间的复杂关系。
近年来，知识图谱在诸多领域如自然语言处理、智能问答、推荐系统、语义搜索等中发挥了重要作用，并展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面综述知识图谱的进展、关键技术和挑战。
我们将回顾知识图谱的发展历程，从早期的概念提出到现如今的广泛应用；我们将详细介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体识别、关系抽取、知识融合等；再次，我们将分析当前知识图谱面临的主要挑战，如数据稀疏性、语义歧义性、动态更新等；我们将展望知识图谱未来的发展趋势和研究方向。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的知识图谱知识体系，并激发更多研究者投身于知识图谱的研究与应用中，共同推动知识图谱技术的发展和进步。
二、知识图谱的进展近年来，知识图谱的构建和应用在全球范围内取得了显著的进展。
随着大数据和技术的飞速发展，知识图谱的构建已经从最初的基于手工构建，逐步演变为自动化或半自动化的构建方法。
知识图谱的规模也从最初的小型知识库逐渐扩展为包含数十亿甚至更多实体的超大规模知识图谱。
在知识图谱的构建技术方面，实体识别、关系抽取、实体链接等关键技术得到了显著的改进。
基于深度学习的自然语言处理技术为这些关键技术的提升提供了强大的支持，使得知识图谱的构建更加准确和高效。
在应用方面，知识图谱已经被广泛应用于智能问答、语义搜索、推荐系统、自然语言理解等多个领域。
知识图谱的引入极大地提升了这些应用的智能化程度，使得机器能够更好地理解和处理人类语言，为用户提供更加精准和个性化的服务。
随着知识图谱技术的不断发展，越来越多的领域开始探索将知识图谱应用于自身的业务场景中。
例如，金融领域利用知识图谱进行风险评估和信用评分，医疗领域利用知识图谱进行疾病诊断和治疗方案推荐等。
知识图谱的关键技术和应用
知识图谱的关键技术和应用
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
以下是公开课文本版整理
大家晚上好！我是达观数据的桂洪冠，负责达观的搜索技术团队。
非常高兴今天晚上能给大家做一个分享，分享的主题是“知识图谱的关键技术和应用”。
达观数据是一家专注于文本智能处理的人工智能技术企业，我们为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎、个性化推荐的文本智能处理技术服务。
言归正传，进入今天的演讲环节。
今天的演讲主题是“知识图谱关键技术与应用”，分成几个环节：
一、知识图谱的相关概述；
二、知识图谱的基本概念；
三、知识图谱行业方面的应用和场景介绍，着重讲一下知识图谱构建的相关技术；
四、达观在知识图谱构建方面的经验、心得和相关案例。
最后是与大家的Q">▌一、知识图谱的概述
我们先直观的来看一下什么是知识图谱，下面有一张图，从这张图里可以看到，这个图里圆圈是节点，节点之间有一些带箭头的边来连成，这个节点实际上相当于知识图谱里的实体或者概念，边连线表示实体之间的关系。
知识图谱本质上是一种大型的语义网络，它旨在描述客观世界的概念实体事件以及及其之间的关系。
以实体概念为节点，以关系为边，提供一种从关系的视角来看世界。
语义网络已经不是什么新鲜事，早在上个世纪就已经出现了，但为什么重新又提到知识图谱？。
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6
三、关系提取
知识图谱由结点和边组成，其中结点对应实体，边对应关系。
7
关系提取
◆ 技术框架
关系提 取结果 关系提取 模型 远程监督
词法信息
句法信息
语义信息
语句 解析 语句
8
关系提取
◆ 语句分析
✓ ✓
✓
通过生成语句的句法分析树，可以获得语句的词法信息和句法 信息。 通过语句的特定结构可以获得语句的语义信息。
知识图谱关键技术
实体--关系的识别与提取 李航航
提纲
背景目标 实体识别 关系提取 总结
2
一、背景目标
◼ 背景
1. 多样性
非结构化文本数据。 半结构化的网页和表格。 结构化数据。
2. 基础性
构建知识图谱的基础之一是：如何获取领域知识。 实体识别是从半结构化数据或非结构化数据中获取领域知识的重要方法。 应用：智能问答、自动摘要、信息检索、机器翻译、语义网络等。
基于CNN模型实现关系预测
包含Pooling层，以及设计了Position Features。
◆ 关系提取模型
9
关系提取
◆ 关系提取模型
✓ 基于PCNNs模型实现关系预测
10
关系提取
◆ 远程监督
1. 解决有监督情况下大规模文本数据标注问题。 2. 将现有知识图谱三元组R（E1，E2）对齐到训练文本实体中，从 而产生更多的训练样本。
11
四、总结
◆
实体识别与关系提取
实体识别与关系提取是构建知识图谱的重要步骤，实体识别 移动互联网 是关系提取的前提。 Mobile Internet 无结构化数据量大，如何转化为结构或半结构化数据，是有 效利用其数据、拓宽知识图谱使用领域的关键。 如何自动化进行实体识别、关系提取是增强可持续扩增能力 的突破点。
3
背景目标
4
背景目标
◼例如：
构建“活”的知识图谱：知识自动抽取，自动生长。
5
二、实体识别
今晚的维也纳，犹如一周之前的英国利物浦，再次见
LOC LOC
证了内马尔的超级发挥！
PER
技术框架---基于特征向量的学习算法
语 料 库 分词及 词性标 注
基于启发 式规则筛 选
基于KNN对实体 筛选和分类
12
总结
中文的命名实体识别与英文的相比，挑战更大。
现代汉语日新月异的发展给命名实体识别也带来了新的 移动互联网 困难。 Mobile Internet 命名实体歧义严重，消歧困难。
13
移动互联网
Mobile Internet
What
ห้องสมุดไป่ตู้
Why
How
14