第14章 知识图谱的落地与实践
学科知识图谱构建的整体流程
学科知识图谱构建的整体流程学科知识图谱构建的整体流程主要包括以下步骤：
（一）需求分析：明确构建目的，界定学科范围，分析目标用户需求，确定知识图谱应涵盖的核心概念和实体。
（二）数据收集：从教材、学术文献、数据库及网络资源中收集相关学科信息，包括实体数据（如人物、事件、理论）和关系数据（如因果、归属关系）。
（三）数据预处理：清洗、去重数据，进行文本解析，为后续步骤准备好结构化数据。
（四）本体设计：构建学科本体，定义实体类型、属性及关系，形成知识框架，这是知识图谱的骨架。
（五）知识抽取：运用自然语言处理、机器学习等技术，从文本中自动或半自动抽取实体、属性和关系，包括命名实体识别、关系抽取等。
（六）知识融合：解决实体歧义，合并重复信息，标准化数据格式，确保知识的一致性和完整性。
（七）图谱构建：根据本体和抽取的知识，利用图数据库技术，构建实体-关系-实体三元组形式的知识图谱。
（八）质量评估：通过专家审核、算法评估等方法，确保图谱的准确性和覆盖度。
（九）应用开发：基于构建好的知识图谱，开发查询系统、推荐系统等上层应用，服务于教学、科研和学习。
（十）维护更新：持续监控数据源，定期更新图谱内容，适应学科发展变化，保持图谱时效性。
知识图谱的构建和应用
知识图谱的构建和应用一、知识图谱简介知识图谱是一种基于图的全局知识表达方法，将知识以一种结构化的形式进行存储和表达，帮助人们更好地组织、理解和利用知识。
知识图谱主要由实体、属性和关系三部分组成，其中实体表示具体的事物或概念，属性表示实体的性质或特征，关系表示实体之间的连接或依赖关系。
二、知识图谱构建技术知识图谱的构建需要从多个信息源中获取知识，并将其整合成一个完整的知识体系。
常用的构建技术包括以下几种：1、实体识别和属性抽取技术。
通过对语料库进行分析和处理，自动识别文本中的实体，并抽取实体的属性信息。
2、关系抽取技术。
通过分析文本中的语法和语义信息，从文本中抽取实体之间的关系。
3、知识表示和存储技术。
将获取的知识以一种结构化的方式存储在数据库中，以便后续的查询和检索。
4、知识推理和推断技术。
通过对知识图谱进行推理和推断，从而获取新的知识和结论。
三、知识图谱应用场景知识图谱具有广泛的应用场景，以下是几个常见场景的介绍：1、智能客服。
将知识图谱应用于智能客服，可以提高客户服务效率，快速解决客户问题。
2、智能推荐。
将知识图谱应用于电商平台的商品推荐，可以根据用户的需求和历史行为，向其推荐符合其喜好的商品。
3、医疗诊断。
将知识图谱应用于医疗诊断，可以快速对疾病进行诊断和治疗，帮助医生快速确定病情并开展治疗。
4、智能交通。
将知识图谱应用于智能交通中，可以实现交通监控和管理，减少交通事故和拥堵。
四、知识图谱的挑战和未来发展知识图谱的构建和应用面临一些挑战。
首先，知识的获取和整合是一个大量工作量的任务，需要付出大量的时间和人力成本。
其次，知识图谱中的数据量非常庞大，如何有效地管理和更新也是一个重要问题。
未来，预计将出现针对知识图谱构建和应用的更加高效和精准的技术。
同时，相信将会涌现出更多的知识图谱相关的应用，推动其向着更加广阔的领域发展。
知识图谱技术的研究与应用
知识图谱技术的研究与应用一、知识图谱技术的概念知识图谱技术是一种人工智能技术，它可以将不同领域的信息进行整合和语义解析，实现“万物皆可链接”的概念。
通过将各类信息以实体、属性、关系进行描述，形成一个大规模的图谱，不仅能帮助人们快速地了解某个领域的知识，而且可以实现知识的智能推理和应用的扩展。
知识图谱技术的出现，正在推动互联网向“智能互联网”转型。
二、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的源头可以追溯到上世纪六七十年代的人工智能领域，但当时受限于计算能力和数据量的限制，知识图谱技术没有得到广泛应用。
直到二十一世纪初，随着互联网和大数据的爆发，知识图谱技术开始得到发展。
2012年，谷歌推出知识图谱（Google Knowledge Graph）功能，开启了知识图谱技术的商业化应用。
2016年，中文经典图书知识图谱首次亮相，标志着中文知识图谱的建立进入商业化时代。
三、知识图谱技术的核心技术知识图谱技术包含多个子技术，其中最核心的技术包括：1.实体抽取：将文本数据中的实体名称（人、地、物等）进行识别和分类。
2.关系抽取：在实体之间识别和分类他们之间的关系，例如“张三是李四的朋友”。
3.知识表示：将实体和关系抽象为结构化的表示形式。
4.知识融合：将不同来源和不同领域中的知识进行融合。
5.知识推理：基于知识图谱中的信息，实现知识的自动推理和推断。
四、知识图谱技术的应用1.智能搜索：利用知识图谱技术，搜索引擎可以提供更准确、个性化和丰富的搜索结果。
2.自然语言处理：知识图谱技术可以将人类言语转化为结构化的表示形式，从而实现智能问答和语义分析。
3.智能客服：基于知识图谱技术，智能客服可以更准确地理解用户提问，提供更快捷、精准的解答和帮助。
4.推荐系统：基于知识图谱技术，推荐系统可以对用户行为和兴趣模式进行分析和识别，提供更加个性化、精准的推荐服务。
5.智能物联网：知识图谱技术可以将物联网中的各类设备、传感器和人类活动进行链接，并实现智能化管理和调度。
知识图谱构建与应用的技术路线研究
知识图谱构建与应用的技术路线研究知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示人类知识的语义模型，可以帮助人们更好地理解和组织各种知识领域中的信息。
它的构建以及在各个领域的应用研究已经引起了广泛的关注和研究。
本文将介绍知识图谱构建与应用的技术路线研究，包括知识图谱构建的方法和工具，以及知识图谱在不同领域中的应用案例。
一、知识图谱构建的方法1. 知识抽取与融合知识抽取是从结构化、半结构化和非结构化数据中提取出关键实体、关系和属性的过程。
常用的方法包括自然语言处理、信息抽取、实体识别和关系抽取等。
融合是将从不同数据源中抽取出的知识进行整合，消除冲突和重复，并统一表示。
常见的融合方法包括同义词消歧、实体链接、关系合并和数据清洗等。
2. 知识表示与建模知识表示是将抽取出的实体、关系和属性表示成计算机可处理的形式。
常用的表示方法包括本体表示、三元组表示和图表示等。
本体表示利用本体语言（如OWL，RDF等）来定义实体、关系和属性的语义；三元组表示使用主谓宾的形式来表示实体、关系和属性之间的关联；图表示则使用节点和边表示实体和关系之间的关系，并利用图算法进行结构化分析。
3. 知识存储与管理知识图谱的存储与管理是在构建阶段将抽取融合后的知识存储到数据库或图数据库中，并提供高效的查询和更新接口。
常用的存储和管理系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和图数据库等。
其中，图数据库由于其天然的图结构存储和查询优势，成为知识图谱存储的首选。
4. 知识推理与推理引擎知识推理是基于已有知识进行推理和推断的过程，可以补全和丰富知识图谱中的缺失信息。
推理引擎是进行知识推理的核心组件，常用的推理引擎包括规则引擎、图数据库查询和机器学习等。
推理可以帮助实现知识图谱的自动化和智能化。
二、知识图谱应用的技术路线研究1. 领域知识图谱构建根据不同领域的需求，构建针对特定领域的知识图谱。
例如，在医疗领域中，可以构建医学知识图谱，整合和分析各类医学知识，辅助医疗决策和临床研究。
知识图谱的构建及应用
知识图谱的构建及应用一、概述知识图谱是一种将语义信息结构化表示的方法。
通过将事实、概念、实体等信息整理成一张图，构建出了一种更加智能化、直观化的知识体系。
本文将从构建和应用两个方面来阐述知识图谱的优势和发展前景。
二、构建知识图谱的各个环节1.知识抽取知识抽取是构建知识图谱的第一步。
从多个源中获取大量的语义信息，将其抽取为闫技术化的形式。
通过深度挖掘文本、图片、视频等资源，获得各种实体、属性、关系等信息。
2.实体链接实体链接是指将文本中涉及到的实体与知识图谱中的实体相连，为实体的语义描述进行深度扩展和补充。
通常需要使用 NER（命名实体识别）算法对文本进行分析，将其中的实体进行识别和标注。
之后将实体通过特定的算法与知识图谱中现有的实体相进行相关联。
3.关系抽取关系抽取是指从多种数据资源中抽取出各种实体之间的关联关系，将关系的语义转换为计算机可识别的格式，并与知识图谱中现有的实体相链接。
关系抽取技术通常采用基于规则的技术，和基于机器学习的技术。
三、应用场景1.智能问答随着知识图谱的发展，其信息量逐渐丰富，可以通过智能问答系统实现用户信息的精准查询。
用户可以通过输入询问，从而得到想要的结果。
智能问答的设计过程中，需要构建一套简单易用、高效精准的查询方式。
同时还需要建立参数化语言模型，并通过数据挖掘与机器学习的技术优化线上的搜索系统。
2.商业应用知识图谱为企业提供了更精准的数据服务。
通过对用户提供满意度、行为数据等信息的分析，企业可以对用户的需求进行深度分析，为未来提供更好的服务方向和策略。
3.智能客服对于大型企业而言，通常需要为用户提供在线的客服服务。
但普通的客服系统往往无法给出恰当而统一的答案，而知识图谱很好地解决了这一问题。
企业可以利用这一技术来整合客户服务的信息资源，构建智能客服系统。
在客户咨询的过程中，客服系统可以提供标准的答案，从而提高服务质量并提升企业形象。
四、发展趋势1.跨行业发展在人工智能和大数据这两个行业的飞速发展下，知识图谱技术的应用范围和影响力也会不断扩大。
知识图谱构建与应用分析
知识图谱构建与应用分析随着人工智能技术的不断发展与深入，人们对于知识的获取、存储、处理和应用的要求也在不断提高。
知识图谱作为人工智能时代的一种新型的知识表示、存储、处理和应用方式，已经成为了人工智能技术研究的重要方向之一。
一、知识图谱概述知识图谱是一种描述实体之间关系的复杂图形模型，由三元组（subject，predicate，object）组成的数据结构组成。
其中，subject表示实体，predicate表示实体之间的关系，object表示实体的属性或者其他实体。
知识图谱的构建过程一般包括三个阶段：知识抽取、知识表示和知识维护。
知识抽取是指从海量的数据中抽取出有用的信息，包括实体的识别、属性的提取和关系的抽取。
知识表示是指将抽取出来的知识以符号逻辑的形式表示。
知识维护则是指对知识图谱进行更新、维护和扩充，以保证其与现实世界的同步。
二、知识图谱的构建技术知识图谱的构建技术主要包括：实体识别、实体类别分类、属性提取、关系抽取和知识表示等。
实体识别是指从文本中自动识别出具有独特标识的实体，包括人物、组织、地点、事件等。
实体类别分类是指为实体进行分类，例如把人物分为政治家、明星、企业家等。
属性提取是指从实体描述中提取出有用的属性信息，并进行分类和逐级抽象。
关系抽取是指在文本中自动抽取实体之间的语义关系，例如“X是Y的作者”、“X是Y的主要组成部分”等。
知识表示是指将抽取的知识以符号逻辑的形式表示，例如采用RDF、OWL等知识表示方法。
三、知识图谱的应用分析知识图谱的应用范围非常广泛，主要包括自然语言处理、智能问答、推荐系统、金融风险管理、医疗诊断等方面。
在自然语言处理方面，知识图谱可以用来识别实体、进行实体链接、抽取实体间关系等，从而为机器翻译、信息检索、文本摘要等任务提供基础支持。
在智能问答方面，知识图谱可以提高问答系统的准确性和交互效率。
例如，当用户提问“谁是《红楼梦》的作者？”时，通过知识图谱可以快速找到答案“曹雪芹”。
知识图谱构建
知识图谱构建知识图谱是一种基于语义网络的知识表示方式，可以帮助我们理解和组织大规模的知识和信息。
它通过将实体、关系和属性以图的形式进行建模和表示，提供了一个结构化的知识存储和检索方法。
本文将介绍知识图谱的构建过程以及相关的技术与应用。
一、知识图谱构建的步骤知识图谱的构建通常可以分为以下几个步骤：1. 问题定义与领域分析：在构建知识图谱之前，我们需要明确所建模的问题和领域范围。
进行充分的问题定义和领域分析，有助于确定所需要采集和整理的知识和数据。
2. 数据采集与清洗：在构建知识图谱的过程中，需要从不同的数据源中采集数据。
可以使用网络爬虫技术、数据API接口或者数据集等方式进行数据的获取。
获取的数据需要进行清洗和预处理，包括去重、去噪、格式规范化等。
3. 实体识别与属性抽取：在清洗和预处理的基础上，需要进行实体识别和属性抽取。
通过自然语言处理和信息抽取等技术，将文本数据中的实体和实体属性进行提取和标注。
4. 关系抽取与链接：在知识图谱中，实体之间的关系是非常重要的。
通过语义分析和关系抽取等技术，可以从文本数据中提取实体之间的关系信息，并进行关系的建模和链接。
5. 知识表示与存储：构建好的知识图谱需要进行知识表示和存储。
可以使用图数据库等工具和技术，将知识图谱以图的形式进行存储，方便后续的查询和应用。
二、知识图谱构建的技术与应用1. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是知识图谱构建的核心技术之一。
通过分词、词性标注、命名实体识别等技术，可以对文本数据进行处理和分析，提取实体和属性信息。
2. 信息抽取（IE）：信息抽取是从非结构化文本中抽取结构化信息的过程。
通过信息抽取技术，可以从文本数据中提取实体之间的关系信息，为知识图谱的构建提供支持。
3. 本体构建与推理：本体是知识图谱中的一种重要组成部分，用于描述概念和属性之间的关系。
通过本体构建和推理技术，可以对知识进行逻辑推理和推断，提高知识图谱的表达能力和应用效果。
知识图谱课程大纲
知识图谱课程大纲一、课程简介知识图谱是一种表示、存储、管理和应用知识的方法论和技术体系，它基于语义网络和知识表示学，通过对知识的结构化、语义化和链接化，实现知识的可理解、可发现和可推理。
本课程旨在介绍知识图谱的基本概念、原理和应用，培养学生在知识图谱领域的基本能力和实践技巧。
二、课程目标1. 理解知识图谱的基本概念和原理；2. 学习知识图谱的构建和表示方法；3. 掌握知识图谱的查询和推理技术；4. 熟悉知识图谱在各领域的应用案例；5. 培养解决实际问题的能力和创新思维。
三、课程内容第一部分：知识图谱基础1. 知识图谱概述1.1 知识图谱定义1.2 知识图谱的优势和应用领域2. 知识图谱的构建2.1 知识获取方法2.2 知识表示与存储2.3 知识融合与去重3. 知识图谱的表示方法3.1 实体和关系3.2 属性和特征3.3 语义网络和本体第二部分：知识图谱查询和推理1. 知识图谱的查询技术1.1 SPARQL查询语言1.2 图数据库和图查询引擎1.3 知识图谱查询案例分析2. 知识图谱的推理技术2.1 推理规则与推理机制2.2 知识图谱推理应用案例第三部分：知识图谱应用案例1. 面向搜索引擎的知识图谱1.1 知识图谱在搜索引擎中的应用1.2 知识图谱与搜索结果个性化2. 知识图谱在智能问答中的应用2.1 知识图谱与问答系统的关系2.2 知识图谱在智能问答中的应用案例3. 知识图谱在推荐系统中的应用3.1 知识图谱与推荐算法的结合3.2 知识图谱在个性化推荐中的应用案例四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍知识图谱的基本原理和相关技术。
2. 实践操作：通过实验和项目，培养学生在知识图谱领域的实际操作能力。
3. 案例分析：通过实际案例，探讨知识图谱在各行业的应用实践。
五、考核方式1. 平时成绩：参与课堂讨论、实验和项目的表现。
2. 期末考试：考察学生对知识图谱的理解和应用能力。
3. 作业报告：撰写研究性论文或实践报告。
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。
知识图谱构建方法和应用指南
知识图谱构建方法和应用指南知识图谱是一种基于语义关联的知识表示方法，它可以将信息与概念之间的关联关系以图形化的方式展示出来，为人们建立自动化智能系统提供了有力的支持。
本文将介绍知识图谱的构建方法和应用指南。
一、知识图谱构建方法1. 数据收集与清洗在构建知识图谱之前，首先需要收集相关领域的数据，并进行数据清洗。
数据来源可以包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，如各类数据库、网页、文本文档等。
数据清洗的过程包括去重、去噪、格式转换等，确保构建的知识图谱数据质量高。
2. 实体识别与属性抽取接下来，需要对数据进行实体识别和属性抽取。
实体识别是指从文本中识别出具体的事物，如人物、地点、组织等。
属性抽取是指从文本或其他数据中提取出与实体相关的属性信息，如人物的姓名、年龄、职业等。
这一步骤可以采用自然语言处理技术，如命名实体识别、关系抽取等。
3. 关系抽取与链接知识图谱的核心是实体之间的关联关系，因此需要进行关系抽取和链接。
关系抽取是指从文本或其他数据中提取出实体之间的关联信息，如人物之间的亲属关系、地点之间的空间关系等。
关系链接是指将不同数据源中的实体进行关联，从而构建起完整的知识图谱。
4. 知识表示与存储构建完成的知识图谱需要进行知识表示和存储。
知识表示是指将知识以适合机器处理的方式进行表示，如采用图形结构、语义网络等形式。
知识存储是指将知识图谱存储在数据库或其他存储介质中，以供后续的查询和应用使用。
二、知识图谱的应用指南1. 智能问答系统知识图谱可以为智能问答系统提供基础知识库，使其能够从知识图谱中获取准确、全面的信息，为用户提供精准的答案。
通过对知识图谱的查询和推理，智能问答系统可以实现更高效、更智能的问答功能。
2. 信息检索与推荐知识图谱能够为信息检索和推荐系统提供语义关联的支持，帮助用户快速找到所需信息。
通过将搜索关键词与知识图谱中的实体和关系进行匹配，可以提高检索结果的准确性和相关性。
同时，基于知识图谱的推荐系统可以根据用户的兴趣和上下文信息，为其推荐个性化的内容。
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领域行业应用对于知识需求难以闭合
领域知识
开放知识 行业应用中的知识需求难以封闭于预设的领域知识边界内
13
DKG与GKG的关系-联系
• GKG对于DKG有着显著支撑作用
领域KG
领域KG … 领域KG
Deep
补充完善
1.提供高质量的事实 2.提供基本的领域Schema
通用知识图谱
Wide
通用知识图谱与领域知识图谱的关系
Taxonomy中存在环
• 知识更新
• E.g., “战狼同款饰品”
基于图中环结 构的自动错误 isA关系识别方 法。Taxonomy 中的环倾向与 包含错误isA关 系
基于Taxonomy中传递性推断的缺失关系推断
28
7.8 人工干预
• 目标
• 提升知识图谱的质量
• 步骤
• 人工编辑
• 知识编辑工具支持用户添加、编 辑和修改
• 众包构建
• 利用众包手段将很多知识获取任 务分发下去
• 《未来人机区分》：利用知识问 答形式的验证码来做知识获取
知识工场实验 室推出的KADE 系统，能够所 见即所得的知 识图谱编辑
基于文本理解的超级验证码可 以实现大规模众包化知识获取
29
8、DKG如何评价？
质量 （准）
规模 （全）
实时 （新）
DBpedia Ontology, /server/ontology/cl2a2sses/
7.2 明确数据来源
• 目标
• 明确建立领域知识图谱的数据来源 结构化数据
D2R转化器
• 来源分类
• 互联网上的领域百科爬取 • 通用百科图谱的导出 • 内部业务数据的转换 • 外部业务系统的导入
• 6、领域知识图谱的知识如何 • 13、领域知识图谱还存在哪些
表示？
挑战？
8
1、什么是领域知识图谱？
• Knowledge Graph is a large scale semantic network
• Consisting of entities/concepts as well as the semantic relationships among them
实体 文本实体化
实体同义词
用
理解 图片实体化
同义实体识别
搜索 推荐
AVP检索 Type检索 描述检索
意图 理解
文本 文档摘要 理解 文档标签化
文本相似性 文本提问
对答
知识库问答 知识库对话
领域 数据 标注
关系标注
概念标注
三元组补全
错误检测
传递性推理
清 洗
补全 类别补全
纠
错
众包反馈
推理
众包反馈
属性补全
优点 高度自动化 效率高
未来智能化
以政府领域知识图谱为例
数据融合
政府治理
共享开放
决策分析
创新应用
为政务数据的 普适融合提供 必要的元数据
为政务数据的理 解与洞察提供丰 富的背景知识
为政府治理的 决策分析提供 可解释依据
为基于政府数据 的深度应用提供 推理框架
政府治理领 域知识图谱
5、领域知识图谱系统的生命周期？
《知识图谱: 概念与技术》
第 14 讲 知识图谱落地与实践
肖仰华 复旦大学 shawyh@
概述
2018/8/30
第 1 章：知识图谱概述
2
产知业识化概图览谱产业概览
底层支撑系统与产品
1）支撑知识图谱运作的混合型系 统，提供高效稳定的查询； 2）领域知识图谱构建的工具集成 系统，提供知识图谱构建能力
• 步骤
• 识别领域的高质量词汇 • 识别同义词 • 识别缩写词 • 识别领域的常见情感词
“川普” “特朗普” “Trump” “特朗普”
Jiawei Han, etc.,. Mining Quality Phrases from Massive Text Corpora
24
7.4 实体发现
• 目标
2018/8/30
第 1 章：知识图谱概述
3
技术体系
Hale Waihona Puke 服务百科 实体 知识库 信息 智能 问答 链接 验证码 抽取 水军
数据
商情图谱
工商、产品、投融资、 诉讼、专利软著、商标
百科图谱
人物、字词、地理、 经济、军事、科学、社会
其他图谱
影视、音乐 法律、食物
系统
智能信息获取
图数据管理
知识图谱能力体系
应
DKG
30
9、DKG如何存储？
27
7.7 质量控制
• 目标
• 提升知识图谱的质量
• 步骤
• 知识补全
• 基于预定义规则：E.g., “如果一个人 出生是中国，推断其国籍也可能是中 国”
• 从外部互联网文本数据进行补充： E.g., 鲁迅身高，需要从互联网文本寻 找答案进行补充”
• 知识纠错
• 基于规则
• 互逆属性纠错：A 妻子 B， B 老公 C • 图结构纠错：概念和实例构成的
版本更迭
版本更迭
SameAs外链
外 DBpedia类别链接 链
中英文跨语言链接
更 局点同步
新
周期更新 主动更新 基于日志的更新
构 建
标注
远程监督 样本优化
众包
抽取
实体 识别
实体 链接
关系 抽取
关系分 类体系
构建
概念 识别
概念 抽取
中文 OpenIE
纯文本 事实抽取
半结构化 数据抽取
融合
属性值分割 属性融合
（复旦大学，类别，公立大学，121.4989（经度），31.2932（纬度）
（Tesla Model S，视频，“//123.avi”）
20
7、DKG如何构建？
领域知识图谱构建的基本流程
7.1 模式设计
• 目标
• 把认知领域的基本框架赋予机器
• 步骤
• 概念层设计
• 指定领域的基本概念，以及概念之间subclassof关系 • E.g.,足球领域，足球运动员是运动员的子类
智能数据获取系统 图数据库系统
知识库构建工具集
KW
知识图谱数据与服务
构建大规模通用知识图谱和领域图谱， 为机器认知提供背景知识
百科图谱 商情图谱 垂直图谱
知识图谱咨询与方案
提供领域知识图谱构建与应用咨询 服务或落地解决方案，给华为、电 信、移动、阿里巴巴、滴滴等数十 家应用单位提供了知识图谱解决方 案。
• 文本、图片、视频
Tesla Model S
通过文字、图片和视频来表示实体“Tesla Model S”
（贝拉克·奥巴马，职业，美国总统，2009年1月20日，2017年1月20日）
（唐纳德·特朗普，职业，美国总统，2017年1月20日，--）
（Tesla Model S，图片，“//123.jpg”）
• 属性定义
• 明确领域的基本属性，明确属性的适用概念，属性值的 类别或者范围
• E.g., “效力球队” 的 domain为 “足球运动员”，range为 “球队”
• 约束规则定义
• E.g., 多值属性约束：出生日期（单值约束），获得奖项 （多值约束）
• E.g., 互逆属性约束：“隶属球员” 和 “效力球队” 为 互逆 属性
• 识别出领域中的常见实体
• 意义
• 理解领域文本和数据的关键一步
• 步骤
• 实体识别 • 实体归类 • 实体链接
Guillaume Lample etc., Neural Architectures for Named Entity Recognition
知识工场实验室的实体链接DEMO
25
7.5 关系发现
• 目标
• 填充知识库中的关系实例
• 问题分类
• 关系分类
• 将给定的实体对（entity pairs）分类到某个已知关系
• “李娜”-“姜山” “丈夫”，“教练”
• 关系抽取
Stanford Open Information Extraction, https:///software/openie.html
• 从文本中抽取某个实体对的具体关系
• “姜山曾先后两次成为李娜的教练” (“李娜”，“教练”， “姜山”）
• 开放关系抽取
• 从文本中抽取出实体对之间的关系描述
• “上海隔东中国海与日本九州岛相望” (“上海”，“相望”， “日本九州岛”）
26
7.6 知识融合
• 目标
• 融合来自不同数据源的知识
• Domain-specific Knowledge Graph
• Knowledge graphs for specific domains
医学知识库
代码知识库
军事知识库
电信知识库
工商知识库
电商知识库
知识图谱富含实体、概念、 属性、关系等信息，使得机 器理解与解释成为可能
计算机知识 库
网络运维知 识库
一带一路知 识库
各类领域知识图谱
9
NoKG (Not only KG): 从“小”知识到“大”知识
Ontology,Frame Logic rules
• 传统知识工程，专家构建，代价高昂，规模有限；知识边 界易于突破，难以适应大数据时代开放应用到规模化需求
• 大规模开放应用需要“大”知识（大规模知识库）
Bayesian network Decision tree
Big Knowledge
Small knowledge+ big data= big knowledge 知识图谱引领知识工程复兴