人工智能机器人知识图谱专场论坛回顾
基于知识图谱的智能问答机器人研究
基于知识图谱的智能问答机器人研究随着人工智能技术的不断发展，智能问答机器人逐渐成为了人们研究的热门领域。
然而，如何让机器人具备可靠的问答能力，一直是制约其发展的难点之一。
传统的问答系统通常采用基于规则的方法对问题进行回答，但这种方法不仅效率低下，而且无法涵盖各类问答场景。
为此，研究者们开始尝试利用知识图谱来设计智能问答机器人，以期实现更加准确、自然、快速的问答。
本文将从这一角度切入，介绍基于知识图谱的智能问答机器人的相关研究。
一、背景介绍知识图谱是一种结构化的语义网络，它能够表达复杂的语义关系。
在知识图谱中，各种实体之间的关系都可以被明确地表示出来。
因此，基于知识图谱的智能问答机器人能够通过对知识图谱的理解，更好地理解问题并给出准确的答案。
此外，知识图谱还能够自动扩充其本身的知识，并引导问答机器人进行更加精确的回答。
二、技术架构基于知识图谱的智能问答机器人通常采用如下技术架构：首先，构建一个知识图谱，将其存储在一个专门的知识库中，如RDF、OWL等格式；然后，将用户提出的问题转化为语义表示，与知识图谱中的实体、关系进行匹配；最后，基于匹配结果，生成符合用户需要的答案并返回。
三、研究进展基于知识图谱的智能问答机器人在近几年取得了长足的进展。
下面简要介绍一些相关的研究。
（一）匹配算法知识图谱中的实体、属性、关系等都可以被表达为三元组的形式，如“<实体1，属性，实体2>”。
如何对用户所提出的问题与知识图谱中的三元组进行匹配，一直是该领域研究的重点之一。
近年来，受到深度学习的影响，基于神经网络的语义匹配算法被广泛应用于匹配问题和知识图谱实体。
这些算法通常将问题表示为向量或矩阵形式，将知识图谱中的实体和属性表示为向量形式，然后通过计算向量之间的相似度来进行匹配。
（二）语义推理对于复杂问题，单一的匹配算法往往无法满足要求。
因此，研究者们开始探索更深层次的语义推理方法，以期提高机器人的问答能力。
语义推理旨在基于已有的知识，通过推理出新的知识。
机器人本体知识图谱构建及应用研究
机器人本体知识图谱构建及应用研究在人们的印象中，机器人一直就是一个神奇的存在。
在科技不断地进步，人工智能应用日益普及的今天，机器人的种类和应用领域也在日渐扩大。
然而，要让机器人在各个领域发挥更大的作用，就必须不断地深入挖掘其本体知识，并在此基础上实现本体知识图谱的构建和应用。
一、机器人本体知识概述机器人本体知识是指机器人在具体应用领域中所需要掌握的知识范围。
这个范围包括了机器人需要掌握的任务目标、任务环境以及任务执行方式等内容。
本体知识的建立首先要求机器人必须要具备机器人感知和决策能力，才能更好地将外界信息爬取入本体知识中。
机器人的本体知识主要有三种形式：本体词典、本体模型和本体知识图谱。
1. 本体词典：是一种常用的本体知识形式，其中包含了机器人在某一个特定领域中所需要掌握的所有词汇和术语。
这些词汇和术语是与机器人本体知识紧密关联，并且对机器人完成特定任务非常重要的。
2. 本体模型：是一种表述方法，是对机器人本体知识的一种抽象表述方式，是对本体词典的补充和完善。
通过本体模型，机器人能够更加深入地理解领域规则和领域约束条件。
3. 本体知识图谱：是对本体知识的一种可视化呈现方式。
本体知识图谱能够将本体知识的各个部分以及它们之间的关系展示出来，并通过人可以直观地了解机器人的本体知识框架，进而更好地做出适应性决策。
二、机器人本体知识图谱构建方案在机器人应用领域中，机器人的本体知识图谱通常需要采取的建立方式为：分层建模和分步构建。
1. 分层建模机器人的本体知识通常是分层次的。
建立本体知识图谱时，可以按照机器人决策的三个层次：感知层级、决策层级和执行层级，将本体知识进行分层建模。
具体流程如下：（1）感知层级。
包括了机器人所感知到的任务环境和任务目标。
任务目标能够在机器人的术语词汇库中被识别。
（2）决策层级。
包括了机器人在完成特定任务过程中需要进行决策的各个环节。
决策的依据就是从机器人本身的本体知识库中获取相关的概念和实例，然后进行推理和判断。
人工智能之知识图谱
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。
基于人工智能的知识图谱研究
基于人工智能的知识图谱研究
知识图谱是一种基于人工智能的结构化数据存储模型，它将实体及其关系连接在一起，用于存储用户的知识。
知识图谱的研究对于改善机器学习，深度学习，自然语言处理，语义搜索，问答系统和智能机器人的表现十分重要。
由于日益深入的语言理解，知识图谱的应用已经从行业特定的领域扩展到多个行业与领域，包括金融，制造业，健康保健和医疗服务，电子商务，以及人工智能。
基于人工智能的知识图谱研究建立在两个基本原则之上：1）
知识表示（Knowledge Representation），它涉及如何把实体和
关系以及它们之间的关系表示成一个结构化的形式；2）智能
搜索，它涉及如何用AI技术，如强化学习，深度学习和机器
学习，以实现更有效的搜索结果。
基于人工智能的知识图谱研究还会融合一系列技术，如机器学习，深度学习，语义技术和模式识别，以便从知识图谱中提取信息，生成新的结构化数据或进行业务推断。
此外，它还可以改善现有系统的性能，使得识别准确率更高，决策更准确，搜索更快捷。
基于人工智能的知识图谱研究不仅能够为机器提供更好的了解，还能为现实世界的问题提供解决方案，甚至可以帮助业务更好地实现其目标。
它也可以作为数据可视化工具来展示现有知识。
随着越来越多企业通过AI解决问题，知识图谱研究将发挥着
越来越重要的作用。
如何利用人工智能技术改进智能机器人的自主学习和知识迁移能力？
如何利用人工智能技术改进智能机器人的自主学习和知识迁移能力？引言随着人工智能技术的发展，智能机器人已经成为了当今社会中一个引人注目的研究领域。
然而，智能机器人在实际应用中面临着一个关键的挑战，即如何提升其自主学习和知识迁移能力。
本文将重点介绍利用人工智能技术来改进智能机器人的自主学习和知识迁移能力的方法和实践。
方法和实践1. 强化学习算法强化学习算法是一种能够使机器人通过试错学习的方法。
通过给机器人设定目标和奖励机制，可以引导机器人进行自主学习和知识迁移。
例如，我们可以使用深度强化学习算法来训练智能机器人在不同环境中学习并迁移知识。
这样的算法能够使机器人通过与环境的交互来逐渐提升自身的学习和迁移能力。
2. 知识图谱构建知识图谱是一种将知识以图的形式呈现的方法。
通过构建智能机器人的知识图谱，可以将不同领域的知识有机地整合在一起，从而提升机器人的知识迁移能力。
要构建智能机器人的知识图谱，可以利用自然语言处理技术从大量的文本数据中提取相关的实体和关系，并将其以图的形式表示出来。
机器人可以通过访问和查询知识图谱来获取跨领域的知识，并将其应用于实际问题中。
3. 跨模态学习智能机器人需要能够处理不同类型的输入数据，包括图像、语音、文本等。
跨模态学习是一种能够使机器人从不同的模态中学习和迁移知识的方法。
通过跨模态学习，机器人可以将从一个模态中学到的知识应用到其他模态中，从而提升其自主学习和知识迁移能力。
例如，通过将图像和文本数据进行关联，机器人可以学习到如何从图像中提取有用的信息，并将其应用到文本数据的处理中。
4. 迁移学习迁移学习是一种能够将从一个任务中学到的知识应用到另一个任务中的方法。
利用迁移学习，机器人可以利用之前学到的知识来加速新任务的学习和迁移。
例如，如果机器人已经学会了在某个环境中导航，那么我们可以将其在该环境中学到的知识迁移到其他环境中的导航任务中。
这样一来，机器人可以更快地适应新环境，并学习到更多的知识。
知识图谱在智能机器人中的应用
知识图谱在智能机器人中的应用近年来，人工智能技术得到了飞速发展，与此同时，知识图谱作为人工智能技术中重要的一环，也越来越受到关注和重视。
知识图谱是一种将知识结构化并以图的形式表达的技术，其可以帮助我们更好地理解和利用知识，同时也是实现智能机器人的重要手段之一。
那么，知识图谱究竟如何应用于智能机器人中呢？一、智能交互智能交互是智能机器人中的一项基本任务，它需要机器人能够理解人类自然语言，并据此进行相应的回应和操作。
而知识图谱可以帮助智能机器人理解自然语言中的实体、事件、关系等概念，并将其转化为结构化数据，以此进行更高效的语义理解和信息检索。
例如，人们可以问智能机器人：“请告诉我某个国家的首都是哪里？”智能机器人可以通过知识图谱中的数据进行查询，并将查询结果回答给人类用户。
二、自主学习智能机器人的自主学习也是一项非常关键的任务。
通过知识图谱，机器人可以不断地获取新的知识和信息，并将其融合到自己的知识图谱中，以此不断完善自己的知识体系和技能。
同时，机器人也可以通过知识图谱中的相关关联，进一步挖掘潜在的知识和技能，以此提高自己的智能水平。
例如，智能机器人可以根据知识图谱中的数据，自主学习如何进行人脸识别、语音识别等任务，以此提高其智能水平和应用能力。
三、智能推荐知识图谱还可以用于智能推荐系统中。
通过分析用户的需求、个性化偏好和历史行为，智能机器人可以推荐用户感兴趣的商品、服务、娱乐等内容。
知识图谱中的数据可以提供机器人一个更全面、准确的知识库，以此为推荐算法提供更多有效的参考数据。
例如，用户可以向智能机器人咨询：“我想找一家印度餐厅，你有推荐吗？”智能机器人可以通过知识图谱中的数据，筛选出符合用户需求的餐厅，并进行相应的推荐。
四、智能决策除了智能推荐，知识图谱还可以帮助智能机器人进行更加智能化的决策。
通过分析和比对不同的知识资源，智能机器人可以更好地理解和分析问题，找到最优的解决方案。
例如，智能机器人可以基于知识图谱中的数据，自主判断某个患者的症状，并给出相应的治疗方案。
人工智能开发技术中的知识图谱应用案例
人工智能开发技术中的知识图谱应用案例近年来，随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，知识图谱作为其中一项重要技术之一，逐渐受到了广大开发者和研究者的关注和重视。
知识图谱是一种将人类知识形成结构化的方式，将知识以图的形式呈现，使得计算机系统能够理解和处理这些知识。
下面，我们将介绍一些在人工智能开发技术中应用知识图谱的实际案例。
一、智能问答系统智能问答系统是人工智能领域中的热门应用之一。
通过知识图谱技术，我们能够将大量结构化的知识组织成一个统一的知识图谱数据库。
在用户提出问题之后，智能问答系统可以通过知识图谱数据库中的信息，迅速地找到相关的答案并返回给用户。
例如，假设用户提问：“马克·扎克伯格是哪个公司的创始人？”智能问答系统就可以通过知识图谱中的相关实体和关系，找到“马克·扎克伯格”和“创始人”之间的关系，并返回答案“Facebook”。
二、智能推荐系统智能推荐系统是帮助用户发现和获取个性化推荐信息的重要工具。
知识图谱技术可以使得智能推荐系统更加准确和智能。
通过将用户信息、商品信息以及其他相关数据结构化后，构建一个知识图谱数据库，智能推荐系统能够利用知识图谱中的实体和关系信息，进行更加精准和个性化的推荐。
例如，通过知识图谱可以发现用户A喜欢电影B，而电影B的导演是C，那么可以将C导演的其他电影推荐给用户A，提高推荐系统的准确性和用户满意度。
三、医疗辅助诊断在医疗领域，人工智能技术的应用可以帮助医生更好地进行诊断和治疗。
知识图谱在医疗辅助诊断中发挥了重要的作用。
通过将医疗知识结构化，并构建一个医疗知识图谱数据库，在医生面临疾病诊断时，可以通过知识图谱中的实体和关系信息，辅助医生进行疾病判断和诊断。
例如，医生面对一个症状复杂的患者时，可以通过知识图谱快速找到可能的疾病和相关治疗方案，提高诊断的准确性和效率。
四、智能客服机器人随着人工智能技术的发展，智能客服机器人逐渐成为了企业和服务行业中的重要应用。
知识图谱技术在电子政务中的应用
知识图谱技术在电子政务中的应用第一章：引言电子政务是指运用先进的信息技术手段，将政府机构的行政管理、公共服务、民生保障等各项职责转化为电子化形式，以提高运转效率和服务质量的一种现代化管理方式。
近年来，人工智能、大数据等新型技术的不断涌现，也为电子政务的发展提供了新的机遇与挑战。
而知识图谱技术作为其中的一种新技术，在电子政务领域的应用也呈现出越来越大的潜力和活力。
第二章：知识图谱技术的概述知识图谱技术（Knowledge Graph Technology），是指将各种不同类型的知识元素（例如实体、属性、关系、事件等）以图形的结构形式进行组织和关联，从而形成语义化的多层级、多维度的知识体系结构，以满足人工智能应用对知识推理和智能理解的需要。
知识图谱技术通过语义标注和链接进行信息整合，结合算法进行推理，实现了知识的全球共享与多方协作，开启了人工智能时代的新纪元。
第三章：知识图谱技术在电子政务中的应用3.1政务知识图谱建设知识图谱技术在电子政务中的应用主要体现在政务知识图谱的建设方面。
政务知识图谱是指将政府发布的各种政策、法规、发展规划等政务信息进行标注和分类，构建起一张政策法规标准化的多层级、多维度的知识库，提供全面、准确和及时的政务信息服务。
政务知识图谱不仅可以提供给政府内部使用，也可以为社会各界提供公共服务。
3.2 智能问答与政务机器人在政务问答方面，知识图谱技术可以为政策法规查询、文字解答、案例分析等提供智能化的服务。
通过将政务知识图谱与自然语言处理技术相结合，可以实现人机交互的智能问答系统。
政务机器人则是指可智能应答、执行一定政务事务的字符机器人。
如将知识图谱应用到公安事务中，可实现公民身份证、驾驶证、车牌、车辆管理等各种公安信息的集成查询和智能化办理。
3.3 社会服务领域在社会服务领域，知识图谱技术同样具有广泛的应用前景。
以医疗为例，通过构建医疗知识图谱，可以实现各种疾病、疾病症状、疾病诊断方案、疾病治疗方案等医疗知识的归纳整理和智能查询，为患者提供更加便捷、快速和准确的医疗服务。
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❖ 知识图谱的表示学习与应用（清华大学刘知远博士）
机器学习 = 数据表示 + 学习目标 + 优化方法 大规模知识获取从文本数据抽取关系发展到了从知识图谱抽取关系，其挑战是高维。 研究趋势：将知识表示转化成低维向量表示。 代表模型：TransE+Word2Vec、PTransE等
知识推理
❖ 知识图谱中的推理技术介绍（东南大学漆桂林教授）
1. 知识工程的发展史 2. 推理解决现实问题（高考地理试题）
❖ 知识图谱中的规则学习与推理（北京师范大学王志春博士）
1. 非人工、通过算法自动学习生成规则（FOIL算法、AMIE、PRA、TransE等） 2. 基于组合规则的置信度，通过组合上述规则进行推理。
会议概况
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论坛：知 识图谱 在智能 机器人 领域的 机遇和 挑战
知识表示 知识推理 知识问答
知识表示
❖ 知识图谱与事件知识学习（清华大学李娟子教授）
使用NLP相关技术抽取新闻事件中的关键词，通过分析维基百科对事件的描述结构，基于主题分类建模事件之 间的关系；用已发生的事件作为背景知识，从多个相似事件实例中动态学习，以预测未来可能的事件。
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1. 2. 3. 4.
论坛：机 器人产 业发展 趋势与 创新之 道
语义网到知识图谱的发展---符号人工 智能的 发展（ 浙江大 学陈华 钧教授 ） 人工智能与知识图谱技术在欧洲的研 究热点 与应用 （阿伯 丁大学J eff Z.Pan教授） 聊天机器人技术与行业展望（Gowild公司王 昊奋） 国内外人 工智能 与机器 人投资 格局与 发展趋 势（挚 金资本 杨溢）
❖ 知识图谱质量问题的挑战与解决方法
信息不完备是一个很大的挑战，无实际有效的方法，目前使用KG不行时，用 链接文本顶替。
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目前利用率不高，微软研究员预估知识图谱在其QA中占比5%~30%；其他 人预测仅2%~5%，不高于10%。
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知识问答
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关键问题：文本到资源的映射、歧义的检测 挑战：多源异构、消歧
❖ 面向知识图谱的智能问答技术（北京大学冯岩松博士）
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