知识图谱
第七章 知识图谱
之间的关系（实体的命名、称谓、英文 名等）以及词汇之间的关系（同义关系、 反义关系、缩略词关系、上下位词关系 等）。例如，（“Plato”，中文名，柏 拉图）、（赵匡胤，庙号，宋太祖）、 （妻子，同义，老婆）。
（4）常识知识
常识是人类通过身体与世界交互而积累
的经验与知识，是人们在交流时无须言明就 能理解的知识。例如，我们都知道鸟有翅膀、 鸟能飞等；又如，如果X 是一个人，则X要么 是男人要么是女人。常识知识的获取是构建 知识图谱时的一大难点。
象看本质，准确地捕捉到用户的真实意图，并依此来进行搜索，从而更准确地向用户返回 最符合其需求的搜索结果。 （8）知识库问答系统在回答用户问题时，需要正确理解用户所提出的自然语言问题，抽取其 中的关键语义信息，然后在已有单个或多个知识库中通过检索、推理等手段获取答案并返 回给用户。
支持对大规模数据的有效管理和计算。 （5）知识融合的目标是产生新的知识，是对松耦合来源中的知识进行集成，构成一个合成的
资源，用来补充不完全的知识和获取新知识。 （6）知识图谱的推理首先需要考虑的是知识如何表达的问题，即知识图谱的知识表示，它包
括基于图结构的表示以及相应的逻辑基础，还有基于张量的表示。 （7）语义搜索是指搜索引擎的工作不再拘泥于用户所输入请求语句的字面本身，而是透过现
第二阶段是知识图谱的发展阶段，语义网络得到 快速发展，“知识本体”的研究开始成为计算机科 学的一个重要领域，知识图谱吸收了语义网、本体 在知识组织和表达方面的理念，使得知识更易于在 计算机之间和计算机与人之间交换、流通和加工。
3．第三阶段（2012年至今）
第三阶段是知识图谱的繁荣阶段，2012 年谷歌提出Google Knowledge Graph，知识图 谱正式得名，谷歌通过知识图谱技术改善了 搜索引擎性能。在人工智能的蓬勃发展下， 知识图谱涉及的知识抽取、表示、融合、推 理、问答等关键问题得到一定程度的解决和 突破，知识图谱成为知识服务领域的一个新 热点
知识图谱构建（入门）
知识图谱构建（⼊门）参考：⼀、什么是知识图谱？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）。
⼆. 知识图谱的表⽰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”。
这是因为我们在系统层⾯上已经创建好了⼀个包含“Bill Gates”和“Melinda Gates”的实体以及他俩之间关系的知识库。
所以，当我们执⾏搜索的时候，就可以通过关键词提取（”Bill Gates”, “Melinda Gates”, “wife”）以及知识库上的匹配可以直接获得最终的答案。
这种搜索⽅式跟传统的搜索引擎是不⼀样的，⼀个传统的搜索引擎它返回的是⽹页、⽽不是最终的答案，所以就多了⼀层⽤户⾃⼰筛选并过滤信息的过程。
三、知识抽取的构建是后续应⽤的基础，⽽且构建的前提是需要把数据从不同的数据源中抽取出来。
对于垂直领域的知识图谱来说，它们的数据源主要来⾃两种渠道：⼀种是业务本⾝的数据，这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的⽅式存储；另⼀种是⽹络上公开、抓取的数据，这些数据通常是以⽹页的形式存在所以是⾮结构化的数据。
前者⼀般只需要简单预处理即可以作为后续 AI 系统的输⼊，但后者⼀般需要借助于⾃然语⾔处理等技术来提取出结构化信息。
⽐如在上⾯的搜索例⼦⾥，Bill Gates 和 Malinda Gate 的关系就可以从⾮结构化数据中提炼出来，⽐如维基百科等数据源。
知识图谱与知识表示
知识图谱与知识表示随着人类社会的不断发展，我们的知识面也在不断拓宽。
越来越多的信息需要人们去学习、研究、整理和理解。
然而，知识的范围之广，形式之多，使得我们不得不依靠计算机技术来帮助我们去管理和利用这些知识。
知识图谱和知识表示就是其中两种比较重要的技术手段。
本篇文章就会对这两种技术进行更加详细的介绍和探讨。
一、什么是知识图谱？知识图谱（Knowledge Graph）是一种将数据以图形方式表示的技术，可以将实体、关系和属性组织成一种结构化的知识表达形式。
简单来说，知识图谱是一种类似于我们脑海中的抽象概念的东西，它并不是现实中的一件具体事物，而是对现实世界的一种抽象和概括。
知识图谱的核心是实体、关系和属性三个元素。
1. 实体在知识图谱中，实体是指现实中可命名或可分类的事物，例如人名、机构名、地名、事件名等。
实体也可以是抽象的，例如学术领域的术语、孔子思想中的“仁”等等。
知识图谱中都可以以实体的形式进行表示。
2. 关系知识图谱中，关系就是连接实体的桥梁，表达实体之间的联系。
例如，“爸爸”和“儿子”之间存在一个“亲属关系”；“北京”和“上海”之间存在一个“相邻关系”。
在知识图谱中，对于每个关系，都有一定的约束条件，例如“父亲-儿子”关系是一种对称关系，而“父亲-女儿”关系则是一种非对称关系。
3. 属性实体可以拥有若干个属性，用于表达它们的特征、状态、属性等。
属性可以是数值型的、字符型的、布尔型的、时间型的等等。
例如，一个人实体可以拥有“姓名”属性和“出生日期”属性等。
通过实体、关系和属性这三个元素，知识图谱可以更加清晰的表达现实世界中的知识，让计算机可以从中理解现实世界中的各种事物之间的关系和联系。
二、什么是知识表示？知识表示（Knowledge Representation）是另外一种由计算机技术服务于人类知识管理的重要手段。
它的目标是将自然语言表述的知识转化为计算机可处理的表达方式，即形式语言。
这样，计算机可以更加方便的进行知识的表示、推理、推断等操作。
知识图谱的构建
知识图谱的构建是一个复杂的过程，它包括数据采集、数据预处理、关系发现、实体识别和关系标注五个步骤。
1. 数据采集：从各个信息来源中获取原始数据，如文本文件、Web页面或者数据库。
2. 数据预处理：对原始数据进行初步处理，将其转化成能用于后续工作的形式。
例如对文本进行分词和语义分割。
3. 关系发现：通过对原始数据的初步处理得出相应的实体和关系特征并抽取出相应的实体间关系。
4. 实体识别：根据上一步得出的特征信心来找出真实存在于原始文本中的实体并将之加以标注。
5. 关系标注: 通过上一步所找出来的实体之间存在不同形式或者意义上不同方式之间存在不同形式或者意义上不同方式之间存在不同形式或者意义上不同方式之间存在相应具体内部元信心耦情况,然耦情况,然耦情况,然耦情况,然耦情况,然耦情况,然耦情况, 由人巧妙使用机噩使由人巧妙使由人巧妙使由人巧妙使由人巧妙使由最大似然核心思惜核心思进衈衈衈衈进衈试图将相应特征映射为真实存在于原始文本中。
大规模知识图谱的构建与利用
大规模知识图谱的构建与利用随着互联网技术不断发展，各行业对数据的需求也越来越大。
知识图谱作为一种新型的语义数据表示形式，为数据的组织、管理、查询和推理等方面提供了很好的解决方案。
一、什么是知识图谱知识图谱是一种由结构化和半结构化的实体和关系组成的语义网络，旨在表示真实世界中的实体和其间的关系。
知识图谱可以被视为一张巨大的“知识图”或“知识地图”，其中记录了各种分类信息，关系网络、事件、人物等等。
而它的构建，需要借助人工智能与大数据这两个领域的技术不断发展。
二、如何构建知识图谱1. 数据采集在构建知识图谱前，首先需要进行数据的采集。
目前数据采集的主要手段是从互联网上爬下来的非结构化的数据，需要经过一系列的预处理工作，才能被构建成可用于知识图谱中实体和关系的结构化数据。
2. 实体识别与实体链接实体识别与实体链接是知识图谱中实体和属性的识别和链接的重要步骤。
实体识别是通过文本中的信息，从中自动地识别出具体的实体。
实体链接，就是将实体文本映射到知识图谱中的实体节点中，这一步需要将爬下来的数据与先前收集到的“实体库”进行匹配，从而实现实体链接。
3. 属性与关系抽取属性抽取是指识别和提取实体的属性，比如关键词、实体特征等。
关系抽取是指从文本或其他来源中挖掘出实体间的关系。
4. 知识推理知识推理是指在知识图谱中发现隐藏的模式和规律来推理和预测未知实体和关系。
通过利用机器学习、深度学习等技术，自动发现实体关系和实体的属性，并生成新的知识图谱。
三、利用知识图谱知识图谱作为一种新型的语义数据表示形式，它不仅可以改进数据的组织、管理、查询和推理等方面，更可用在各种领域的实际应用：1. 智能搜索通过知识图谱，用户可以更方便而快速地获得相关信息，让智能搜索技术变得更加精确和人性化。
比如，在搜索一部电影时，搜索引擎可以根据已知的关系把与之关联的演员、导演、制片人、电影配乐及相关剧照以及出品公司等信息都列出来。
2. 智能客服利用知识图谱可以实现一体化的智能客服系统，通过自然语言处理技术和知识图谱的支持，可以提供更智能化的回答和服务。
知识图谱在医疗领域的应用和推广
知识图谱在医疗领域的应用和推广一、知识图谱简介知识图谱(Knowledge Graph)是谷歌公司在2012年提出的概念，是一种语义网络，为智能搜索提供更具深度的语义信息。
由于它基于万维网，具有海量数据，能够结构化、可视化表达数据之间复杂的关系，具有更强的语义表达和数据挖掘能力。
二、知识图谱在医疗领域的应用2.1 临床医学应用知识图谱可以用来构建患者病例分析系统、新药研发和治疗方案推荐系统等。
基于病人的症状、体检结果、病史等信息，可以建立一个表示患者健康状态的知识图谱。
通过对医学相关的数据进行语义建模，进而实现对医学知识的表达和挖掘，使医疗助手具备能够触达更广泛、更真实的健康数据并进行组合的能力。
2.2 医学影像分析应用医学影像中有大量的图像数据，但是医生分析缺乏一个标准的方法，因此医生之间的诊断认知存在一定差异。
知识图谱可以将医学影像中的数据结构化，将一些非常规和偶然的发现标准化，可以为医生提供更加准确的诊断工具，降低误诊率和漏诊率。
2.3 医学文本自动化处理应用目前，在大量的医学文本中，包含了丰富的医学知识和信息，但是这些信息分散在不同的病例记录中，而且缺乏完整的语义关系。
知识图谱可以将医学文本之间的语义关系提取出来，实现对医学文本的信息建模和挖掘。
三、知识图谱的推广难点3.1 运维难度知识图谱建设需要消耗大量的人力、物力，需要运维人员的不断维护。
运维难度大，错误率高，需要经常性更新和维护，才能保证知识图谱的准确性和完整性。
运维人员高昂的工资支出和技术投入也会成为一定的负担。
3.2 数据来源困难构建知识图谱需要大量的数据来源，但是在医疗领域由于隐私等原因，患者的病历等信息难以获取。
另外，获取到的信息质量也可能不够高，这些都会影响知识图谱的准确性。
3.3 缺乏业务领域专家知识图谱构建过程中需要有严格的专业知识，而目前缺乏相关领域的专家，这也是构建过程中的一大瓶颈。
四、结论和展望随着人们对医学知识图谱认识的逐渐深入和推广的不断发展，医学领域的各类企业和组织对其应用和发展也会日益密切。
知识图谱十大品牌简介
品牌价值与挑战
要点一
品牌价值
凭借其独特的技术和内容创新能力，字节跳动已成为中国 乃至全球最具价值的初创公司之一
要点二
挑战
随着内容产业竞争日益激烈，字节跳动需要不断优化其技 术和产品，以保持市场领先地位。此外，监管压力也是其 面临的重要挑战之一。
THANKS
感谢观看
亚马逊的知识图谱技术还为其电商业 务提供了强大的支持，例如通过理解 用户搜索和购买行为，优化产品推荐 和精准营销。
品牌价值与挑战
亚马逊的品牌价值在于其庞大的用户群体、丰富的商品种类和高效的技术支持。
亚马逊在知识图谱领域面临的挑战包括数据隐私和安全问题、技术更新和维护成本以及与其他电商巨 头成立于2000年1月， 总部位于中国北京。
业务领域：涵盖互联网搜索、云计算、大数 据、AI等领域。
员工人数：数万名。
知识图谱技术及应用
01
02
03
技术实力
拥有全球领先的知识图谱 技术，构建了庞大的知识 库，并不断更新与扩展。
应用场景
广泛应用于医疗、教育、 金融、零售等众多行业， 为人们的生活和工作带来 便利。
景城。
谷歌以搜索引擎起家，但随 着公司的发展，业务范围逐 渐扩展到广告、云计算、硬 件设备、移动操作系统等领
域。
目前，谷歌已经成为全球最 具价值的品牌之一，也是全 球使用最广泛的搜索引擎之 一。
知识图谱技术及应用
谷歌知识图谱是谷歌推出的知识库产品，它通过结构化的方式将互联网上的信息组织起来，为人类提 供更加智能的知识服务。
02
阿里推出了多款知识图谱产品，这些产品在医疗、金融、 零售等领域都有广泛的应用。
03
阿里还利用知识图谱技术为电商领域提供了更加精准的推 荐服务。
知识图谱的构建与存储技术
知识图谱的构建与存储技术随着信息时代的到来，大量的数据被存储在互联网上，但它们之间的联系难以被人们所理解和把握。
知识图谱便应运而生，它可以将这些数据在语义层面上进行连接，使得人们可以更加轻松地获取其中的深层次信息。
本文将从知识图谱的构建和储存技术两个方面进行探讨。
一、知识图谱的构建技术1.实体识别技术实体指的是现实世界中的人、物、事等客观存在。
知识图谱最基本的构建单元就是实体。
因此，如何从大量的文本数据中识别出实体，就显得非常重要。
实体识别技术可以自动地从文本中识别出命名实体，如人名、地名、企业名等，并且将它们归类、分析和链接。
2.关系提取技术知识图谱中的实体不是孤立存在的，它们之间存在着复杂的关系，如亲戚关系、从属关系、地理位置关系等。
因此，要建立一个完整的知识图谱，就要借助关系提取技术。
关系提取技术可以从文本中自动抽取实体之间的关系。
3.图谱融合技术在现实世界中，可能存在多个知识图谱，而这些图谱之间可能存在着相互补充的关系，如同义词、反义词等。
因此，如何将这些知识图谱进行融合，是知识图谱构建的重要环节。
图谱融合技术可以将不同领域的知识融合成一个更加完整和精细的知识图谱。
二、知识图谱的储存技术1.图谱储存模型知识图谱的储存是一个非常复杂的过程，需要借助一种合适的储存模型。
最常用的储存模型是图数据库，它可以将知识图谱中的实体以节点的形式进行储存，并且将实体之间的关系以边的形式进行储存。
2.图谱查询技术知识图谱的储存中存在着大量的数据，因此，如何进行高效的查询也是一个非常重要的问题。
常用的查询方法有基于结构的查询、基于语义的查询等。
基于结构的查询是根据图谱中的拓扑结构进行查询，而基于语义的查询是根据实体之间的语义关系进行查询，这种方法可以更加精准地查询到想要的信息。
3.图谱推理技术知识图谱并不是固定的，而是会不断地更新和扩充。
因此，当图谱中存在缺失信息时，如何进行推理便显得尤为重要。
推理是指根据已有的图谱信息，通过逻辑推理等方式，得出缺失信息的过程。
知识图谱的构建及应用
知识图谱的构建及应用随着人工智能的发展，知识图谱成为了当前人工智能领域研究的热点。
知识图谱是一种结构化知识表示方式，可以将海量的不同领域的知识进行整合，从而形成更为有效地知识计算表示。
本篇文章将着重探讨知识图谱的构建技术及其应用，希望能带给读者对知识图谱的更深入认识。
一、知识图谱的构建方法知识图谱的构建可以分为三个阶段，分别是知识源收集、知识表示和知识表示优化。
1. 知识源收集知识源收集是知识图谱构建的第一步。
可收集的知识源包括结构化文本、非结构化文本、原始数据等。
其中结构化文本和非结构化文本是最常见的知识源类型。
结构化文本指已经被格式化处理过的文本，如可以在表格或者数据集中呈现的数据。
而非结构化文本，指的是没有被格式化处理的文本，如新闻、博客等。
知识来源多样化可以充分利用到多方面的信息以促进知识图谱的建立。
2. 知识表示知识的表示可以分为两个阶段：知识抽取和知识表示。
知识抽取可以通过命名实体识别、关系抽取、实例抽取等手段，对结构化文本、非结构化文本以及原始数据进行分析，抽取出实体、关系、属性等元素。
知识表示则是将抽取出来的知识表示成图形的形式。
常用的知识表示包括知识库、三元组、概念图等。
3.知识表示优化知识表示优化则是指在整个知识图谱建立过程中，对知识图谱的表达进行优化。
一般情况下，知识图谱的表达需要考虑点的排列方式、边的长度和相对位置以及节点说明等要素，并结合其他信息来进一步优化。
二、知识图谱的应用知识图谱的应用可以分为三个方面：搜索引擎、智能客服和推荐系统等。
1.搜索引擎通过知识图谱的构建，可以增强搜索引擎的检索效率和准确性。
知识图谱可以将现有的大量信息进行结构化处理，从而建立一个对用户更加直观、方便的信息检索方式。
例如，在目前知识图谱对于百度等使用，用户可以在搜索过程中找到与搜索主题有关的所有信息，并且提供给用户搜索的结果还特别针对用户的信息进行自动过滤，并快速准确地呈现给用户。
2.智能客服随着知识图谱的升级，在智能客服领域中应用也越来越多。
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。