第14章知识图谱的落地与实践

《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@https://www.360docs.net/doc/1a14766840.html,

概述

知识图谱产业概览

产业化概览

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

知识图谱数据与服务

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。

知识图谱咨询与方案

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

智能数据获取系统

图数据库系统

知识库构建工具集

底层支撑系统与产品

系统

技术体系

智能信息获取

图数据管理

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

服务

百科问答

知识库验证码

实体链接

信息抽取

智能水军

支构建

应用

知识图谱能力体系

文本理解

工商百度百科

中文维基音乐图管图嵌入

图划分查询分发关联查询

图缓存

社团查询

基于mongo 数据的管理

分布式爬虫

智能爬虫

移动端支持优先级调度

多语言支

持

屏蔽检测验证码智能枚举抽取

概念识别概念抽取

实体链接

中文OpenIE 纯文本事实抽取

关系分类体系构建

关系抽取

实体识别融合

冲突消解属性值归一化

属性融合

属性值分割标注

众包

样本优化远程监督

实体理解

文本相似性文本提问

文档标签化

文档摘要搜索推荐

AVP 检索Type 检索描述检索

领域数据标注

关系标注

概念标注

垂直领域

开放领域

半结构化数据抽取

清洗

补全

类别补全属性补全

三元组补全

纠错

众包反馈版本更迭

错误检测外链

DBpedia 类别链接中英文跨语言链接

SameAs 外链

更新

主动更新基于日志的更新

周期更新

局点同步意图理解

对答

知识库对话

知识库问答

实体同义词

同义实体识别

图片实体化

文本实体化推理

众包反馈版本更迭

传递性推理

本章大纲

?概述

?领域知识图谱?应用案例?知识图谱平台?知识图谱系统

领域知识图谱

?1、什么是领域知识图谱DKG？?2、领域知识图谱与通用/开

放领域知识图谱的关系是什么？

?3、为何需要符号化表示的知识图谱？

?4、为什么需要领域知识图谱？?5、领域知识图谱系统的生命周期？

?6、领域知识图谱的知识如何表示？?7、领域知识图谱如何构建？?8、领域知识图谱的评价标准？?9、领域知识图谱如何存储？?10、领域知识图谱如何查询？?11、领域知识图谱如何使用？?12、领域知识图谱落地的最佳实践？

?13、领域知识图谱还存在哪些挑战？

提纲

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

?Domain-specific

Knowledge Graph

?Knowledge graphs for specific domains

知识图谱富含实体、概念、

属性、关系等信息，使得机

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计算机知识

库

网络运维知

识库

一带一路知

识库

NoKG (Not only KG): 从“小”知识到“大”知识

Small knowledge+big data=big knowledge 知识图谱引领知识工程复兴

Ontology,Frame Logic rules

Bayesian network

Decision tree

Big Knowledge

?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）

2、DKG与GKG的关系？-区别

?DKG与GKG在知识表示、获取与应用等方面有着显著差异

DKG GKG

知识表示广度窄宽深度深浅粒度细粗

知识获取

质量要求苛刻高专家参与重度轻度自动化程度低高

知识应用

推理链条长短应用复杂性复杂简单

DKG 与GKG 的关系-联系

?DKG 是从GKD 通过隐喻得到

领域知识

简单事实、世界知识

基本常识(时间、空间、因果)

...通用知识

人类的知识架构

隐喻

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

DKG 与GKG 的关系-联系

?GKG 对于DKG 有着显著支撑作用

领域KG

…

通用知识图谱

1.提供高质量的事实

2.提供基本的领域Schema

Deep

Wide

补充完善

通用知识图谱与领域知识图谱的关系

3、为何需要符号化表示的知识图谱？

?符号表示与分布式表示是两种重要的知识表示方式

DKG DR （Distributed

Representation）

显式隐式

可解释（易理解）难解释（难理解）符号化表示

可推理难推理

符号表示数值表示

面向人面向机器

4、为什么需要领域知识图谱DKG

大数据时代需要知识引擎

释放大数据价值

形成行业认知能力

实现简单工作自动化

人工智能时代需要机器智脑

实现自然人机交互

传统信息化

依赖领域专家的传统信息化缺点成本高效率低

未来智能化

优点

高度自动化效率高

领域知识的积累与沉淀是智能化的必经路径

领域知识

将领域知识赋予机器，实现简单知识工作自动化将领域知识赋予机器，解放人类脑力

政府治理

数据融合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

以政府领域知识图谱为例

5、领域知识图谱系统的生命周期？

起点

知识表示

知识应用

知识获取知识管理

领域知识图谱的迭代周期

?三元组SPO表示

?<七里香, MV导演，邝盛>

?<七里香，发行时间，2004年08月03日>?<七里香，填词，方文山>

?<七里香，歌曲原唱，周杰伦>

?时空语义扩展

?时间维度/空间维度?跨媒体表示

?文本、图片、视频

6、DKG

中知识如何表示？

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”）

6个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种

知识图谱概述与应用

导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

知识图谱概述及应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

基于知识库的智能客服机器人问答系统设计

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2098-2104 Published Online November 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/1a14766840.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/1a14766840.html,/10.12677/csa.2019.911235 Design of Question Answering System of Intelligent Customer Service Robot Based on Knowledge Base Jie Lu, Shaobo Li The Mechanical Engineering College, Guizhou University, Guiyang Guizhou Received: Nov. 1st, 2019; accepted: Nov. 14th, 2019; published: Nov. 21st, 2019 Abstract Firstly, this paper analyzes the current situation of intelligent customer service robot, summarizes the characteristics of information retrieval, database query and Q&A system. It also compares the question answering system based on Web information retrieval, the question answering system based on knowledge base and the community question answering system. Secondly,it decomposes the knowledge base management and relationship architecture of Q&A system, and puts forward the specific learning process and implementation framework. Finally, the weather query applica-tion scenario is simulated. The results show that the question answering system of intelligent customer service robot based on knowledge has good practical application effect. Keywords Question Answering, Knowledge Base, Natural Language Processing, Resource Description Framework 基于知识库的智能客服机器人问答系统设计陆婕，李少波贵州大学机械工程学院，贵州贵阳收稿日期：2019年11月1日；录用日期：2019年11月14日；发布日期：2019年11月21日摘要本文首先对智能客服机器人现状进行分析，总结了基于任务处理模式的信息检索、数据库查询、问答系

态势感知-知识图谱

一、态势感知（SA）定义 SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知 Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域） Level 3 - 未来状况的投影

一级：环境中元素的感知实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。二级SA:现状的理解实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定

成这些预测。通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。二、知识图谱 1.知识图谱的概念知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。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、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。，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。语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。

知识图谱概述及应用

导读:知识图谱(Knowledge Graph) 就是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界与工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度与搜狗分别推出”知心“与”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录: 1、什么就是知识图谱？ 2、知识图谱的表示 3、知识图谱的存储 4、应用 5、挑战 6、结语 1、什么就是知识图谱？知识图谱本质上就是语义网络,就是一种基于图的数据结构,由节点(Point)与边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱就是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出,主要就是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。另外,对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“,Google 能准确返回她的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋近两年来，随着Linking Open Data[1] 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AVP)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RDF[2] 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。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。领域应用 | 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱 1周前本文转载自公众号：贪心科技。作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：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。目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 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。

知识图谱和问答系统

知识图谱和问答系统一、引子在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。详见博文： https://www.360docs.net/doc/1a14766840.html,/blog-362400-436555.html 下一个姐妹篇《立委科普：自动回答How 与Why 的问题》。这篇文章详细谈谈问答系统中的How类型问题和Why类型问题。这篇已经太长，收住吧。希望读者您不觉得太枯燥，如果有所收获，则幸甚。谢谢您的阅览。 How 类型的问题搜寻的是解决方案，其实也不好回答，同一个问题往往有多种解决档案，譬如治疗一个疾病，可以用各类药品，也可以用其他疗法。因此，比较完美地回答这个How 类型的问题也就成为问答系统研究中公认的难题之一。Why 类型的问题是要寻找一个现象的缘由或动机。这些原因有些是显性表达，更多的则是隐性表达，而且几乎所有的原因都不是用几个简单的词或短语就可以表达清楚的，找到这些答案，并以合适的方式整合给用户，自然是一个很大的难题。

第三篇文章《立委科普：从产业角度说说NLP这个行当》，这是几年前吹的牛皮。详见李维的博文： https://www.360docs.net/doc/1a14766840.html,/blog-362400-434811.html。由于也很相关，所以也放在这里。NLP技术的工业可行性我认为已经完全被证明了，虽然很多人也许还没有意识到。证明的实例表现在我们解决了三个信息搜索的难题：搜索How类型问题的难题；搜索Why类型问题的难题；对客户反馈情报及其动机的抽取（譬如客户对一个产品的好恶）。前两个问题是问答搜索业界公认的最难类型的题目，第三个题目涉及的是语言现象中较难把握的主观性语言（subjective language），并非NLP中通常面对的客观性语言（objective language）。这类从文本中提取主观性语言的技术，即情感提取（sentiment extraction）成为语言处理最难的课题之一。从问答系统角度来看，回答Who、When、Where等实体事实型（entity factoid）问题比较简单，技术相对成熟，最突出的表现就是IBM的问答系统赢得美国家喻户晓的电视智力竞赛Jeopardy的冠军。Jeopardy的大多数问题是属于实体事实类的问题，而这类问题的处理技术相对成熟。电脑打败了人脑，详见COMPUTER CRUSHES HUMAN 'JEOPARDY!' CHAMPS。具体细节就不谈了，以后有机会再论。总之，这

【CN109947916A】基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910153832.X (22)申请日 2019.03.01 (71)申请人河北尚云信息科技有限公司地址 050000 河北省石家庄市高新区天山大街266号方大科技园10号楼1052 (72)发明人江跃华　周二亮　刘伟　朱玉　 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/338(2019.01) G06F 17/27(2006.01) (54)发明名称基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法(57)摘要本发明属于自然语言处理的问答系统领域，尤其涉及气象问答领域的方法及装置。装置包括：气象领域的知识图谱构建模块，问题解析模块，数据聚合模块，答案生成模块。该系统接收用户提出的问题，并通过问题解析模块使用自然语言处理的方式解析用户所提出的关于天气的问题，并排除不合理的问题；根据知识图谱中所存储的天气知识来判断实时的天气数据是否符合该天气信息，根据用户所提的问题，生成相应的答案，反馈给用户。对于结构不固定，类型多样的天气、生活和其他类的规则，可以方便的进行存储与查询。权利要求书3页说明书10页附图2页CN 109947916 A 2019.06.28 C N 109947916 A

权　利　要　求　书1/3页CN 109947916 A 1.基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，包括：气象领域的知识图谱构建模块，用以将气象领域的专业知识转换为实体，实体和实体之间用与或关系进行链接，构建气象领域天气知识的知识图谱；用于所有天气知识转成三元组，人工构建天气的气象判断规则，存储到图数据库中并组成三元组；问题解析模块，用于解析用户所提出的关于天气的问题，将用户提出的问题进行分词和预处理，根据分得的词汇的词性和该词汇对应自定义词库的类别作为依据，填充在该模块设置的问题槽位，并排除不合理的问题；数据聚合模块，用于对问题槽位中的词，通过词的相似度计算方式，选取与知识图谱中最匹配的规则，进而判断实时的天气数据是否符合该规则，并将天气数据和多种判断结果存入该模块设置的答案槽位中；答案生成模块，用于将数据聚合模块中答案槽位的数据取出，并根据答案的类型生成相应的回答；对于各个类型的答案进行组合时，需要对每个类型的答案进行排序；最后将答案反馈给用户。 2.如权利要求1所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，实时的天气数据来源于在线的第三方接口平台; 用户提出的问题可划分为五种类别：天气详情、被查询天气详情、天气属性、出行、穿衣; 问题槽位所设置的形式包括（时间类型，地点类型，天气类型，生活类型，其他类型，问题类型）; 答案槽位形式为（时间及其属性；地点及其属性；天气数据和判断结果；生活和判断结果；其他；问题类型）; 气象判断规则划分为时间类型、地点类型、天气类型、生活类型、其他类型; 答案生成模块中预先定义有答案模板，用于产生答案时使用该模板，仅需将采集的天气数据替换到该模板中对应位置即可产生相应的答案。 3.如权利要求2中任一项所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，在问题解析模块中使用分词软件进行分词之前，预加载本地的自定义词库；该本地的自定义词库按行读取文本内容并添加到分词软件的自定义词库中；本地自定义词库包括时间类型、天气类型、地点类型、生活类型的词汇。 4.如权利要求3所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，问题槽位只包含时间类型或地点类型或天气类型或生活类型或其他类型词汇，以及将这五种类型词组合后缺少时间类型或地点类型的词汇的问题槽位对应的问题为不合理的问题。 5.如权利要求3所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，数据聚合模块还用于训练词向量模型；用于在知识图谱中查询相似度最高的节点；用于将查询后的所有路径信息转换成树形结构的路径；用于遍历整个规则树，使用判断函数计算实时的天气数据是否符合其规则；还用于提前计算重要天气信息，若存在，则填充到答案槽位中。 6.如权利要求5所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，使用判断函数计算实时的天气数据是否符合其规则天气知识图谱中所存储的天气知识时，没有在原始数据中直接给出的天气数据通过自定义函数计算。 7.基于气象领域知识图谱的问答系统的问答方法，其特征在于：使用权利要求1-6任一 2

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。领域应用I知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱1周前本文转载自公众号：贪心科技。作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：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。目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 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（Sema ntic 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。现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图谱里，我们既可以有人”的实体，也可以包含公司”实体。人和人之间的关系可以是朋友”，也可以是同事”关系。人和公司之间的关系可以是现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控知识图谱可以包含电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱，也可以把它认为是一个知识库。这也是为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系）。包含一种类型的节点和边包含多种类型的节点和边（不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边）节点节点边边节点节点边

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版 protege汉化版Protege软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具。相比与其他的本体构建工具而言，Protégé最大的好处在于支持中文，在插件上，用Graphviz 可实现中文关系的显示。为了方便大家，在北理工张华平博士的带领下，对protege汉化后又对webprotege进行了汉化，并成功上线，使大家可以在线进行知识图谱语义本体的自动构建。webprotege汉化版知识图谱语义本体的构建流程图：知识图谱包括实体与关系节点代表实体连边代表关系事实可以用三元组表示(head, relation, tail) 概念发现1．格式解析对PDF、Word、XML等主流文档，抽取出结构化的文本信息。2．分词标注NLPIR-ICTCLAS 分词系统可以融合已有本体库，实现专业领域的分词标注。3．概念发现(1).NLPIR-ICTCLAS新词发现可直接从原始语料中直接发现新词、新概念。(2).采用基于规则与统计相结合的方法实现从新词中过滤筛选本体概念。关联计算使用POS-CBOW模型对数据进行训练，然后对数据完成

关联关系分析。POS-CBOW方法综合了词性、词的分布特点，采用word2vector改进模型，通过训练，自动提取出了语义关联关系。如果训练文本为专业领域的生语料，该模型可以产生专业领域的本体关联关系。依存句法分析关系抽取实际上是实体与关系的抽取，一般是通过上面提到的三元组方法不断迭代实现。例：1、通过“X是Y的首都” 模板抽取出(中国，首都，北京)、(美国，首都，华盛顿)等三元组实例；2、根据这些三元组中的实体对“中国-北京”和“美国-华盛顿”可以发现更多的匹配模板，如“Y的首都是X”、“X 是Y的政治中心”等等；新发现的模板抽取更多新的三元组实例，通过反复迭代不断抽取新的实例与模板。集成验证构建工具---- Protégé1.OWL:W3C开发的一种网络本体语言，用于对本体进行语义描述。类(Class)、个体(Individual)、属性(Property) 2. Protégé: 斯坦福大学基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件，是语义网中本体构建的核心开发工具。效果展示：知识图谱自动构建在线云平台

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

领域应用| 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。领域应用| 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱1周前本文转载自公众号：贪心科技。作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：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。目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论

第13章++知识图谱与知识推理

第13章知识图谱与知识推理王泉中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

实体和关系 ?实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构 –抽象事件：电影、奖项、赛事 ?关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联 –BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam

?知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络 ?节点代表实体 ?边代表不同类型的关系 (异质) ?两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 ?边是有向的表明关系是非对称的

?三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式 (Tom, BornInCity, Paris) (Tom, LivedInCity, Lyon) (Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob) (Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)

管理科学与工程学科知识图谱构建研究

管理科学与工程学科知识图谱构建研究运用知识图谱技术研究学科领域发展、趋势越来越明显并取得显著效果,并在情报学、教育学、医学、管理学等学科领域越来越流行且有一定统一性。国内关于管理科学与工程学科研究较少,以致用知识图谱对我国管理科学与工程学科进行研究具有一定实际意义和学术价值,帮助我国管理科学与工程学科的发展,提供指导。在管理科学与工程理论及知识图谱技术的基础上,对管理科学与工程主要分支学科——知识管理文献可视化分析:文献来源于中国期刊全文数据库(CNKI)、中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库,用CiteSpace软件绘制管理科学与工程学科知识图谱,分析其研究主体、知识基础、研究热点、研究前沿等,对我国管理科学与工程学科理论和实践研究都有重要学术价值和指导意义。本文主要工作如下:(1)介绍选题背景、研究意义,从情报学、科学计量、引文分析、可视化四个领域分析国外知识图谱研究现状,从情报学、教育学、医学、管理学四个领域分析了国内知识图谱研究现状,以工业生产发展历史演进分析管理科学与工程学科研究现状,并介绍了全文研究内容、目标、方法、思路、重点及难点、创新处和组织结构。 (2)阐述了管理科学与工程学科、知识图谱、学科知识图谱基本概念,包括管理科学与工程学科定义、学科体系构成、学科特征,知识图谱定义、相关工具、研究方法,学科知识图谱定义、研究意义、学科知识体系可视化实现等。(3)设计了构建管理科学与工程学科知识图谱总体方案,包括研究主体知识图谱、知识基础知识图谱、研究热点、前沿知识图谱并构思了设计原则、思路、总体框架、构建内容、工具、流程等细节。(4)确定并介绍了构建管理科学与工程学科知识图谱所需数据来源、工具选取、基本环境配备、构建流程,为管理科学与工程学科知识图谱分析奠定基础。(5)以管理科学与工程学科知识图谱总体方案为基准,分析了国内管理科学与工程学科研究主体、知识基础、研究热点、前沿与趋势等知识图谱,发现问题并得出结论。

个方面分析知识图谱的价值和应用

以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程

第14章 知识图谱的落地与实践

6个方面分析知识图谱的价值和应用

知识图谱概述与应用

知识图谱概述及应用

基于知识库的智能客服机器人问答系统设计

态势感知-知识图谱

知识图谱概述及应用

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

知识图谱和问答系统

【CN109947916A】基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法【专利】

领域知识图谱的技术与应用

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

第13章++知识图谱与知识推理

管理科学与工程学科知识图谱构建研究

个方面分析知识图谱的价值和应用

第14章知识图谱的落地与实践