知识图谱技术篇1

知识图谱相关技术

知识图谱技术是指在建立知识图谱中使用的技术。具体地，知识图谱技术包括知识图谱表示、知识图谱构建和知识图谱存储三个方面的研究内容。

·知识图谱表示

知识图谱表示（KnowledgeGraphRepresentation），又称知识图谱嵌入（KnowledgeGraphEmbedding），关键思想是将知识图谱中的实体和关系映射到连续的向量空间中，同时保留知识图谱的固有结构。实体和关系嵌入表示有利于多种任务的执行，包括知识图谱补全、关系抽取、实体分类和实体解析等。

下面介绍知识图谱表示技术中的一个代表方法，TransE模型。

Border等人提出了TransE模型，将知识图谱中的关系看作实体间的某种平移向量。对于每个事实三元组（h,r,t），TransE模型将实体和关系表示在同一向量空间中，把关系向量r看作头实体向量h和尾实体向量t之间的平移，即h+r≈t。比如：对于给定的2个事实（姜文,导演,邪不压正）和（冯小刚,导演,芳华），除了可以得到：姜文+导演≈邪不压正、冯小刚+导演≈芳华，还可以通过平移不变性得到：邪不压正-姜文≈芳华-冯小刚，即得到两个事实相同的关系的向量表示。我们也可以将r看作从h到t的翻译，因此TransE也被称为翻译模型，对于每一个三元组（h,r,t）TransE希望：h+r≈t，评分函数被定义为（h+r）和t之间的负距离。

TranE示意图

·知识图谱的构建

知识图谱在逻辑结构上主要分为：数据层和模式层。数据层包含大量的事实（fact）信息，即（实体，关系，实体）或者（实体，属性，属性值）等三元组表示形式，将这些数据存储在图数据库（比如：开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB、中科天玑自主研发的GolaxyGraph等）中会构成大规模的实体关系网络，进而形成知识图谱。模式层是知识图谱的核心，建立在数据层之上，存储的是提炼后的知识。

知识图谱的构建是从结构化、半结构化和无结构化数据资源中，采用自动或半自动的技术抽取知识，并存入数据层和模式层的过程。自底向上的知识图谱构建是一个迭代更新的过程，涉及的技术主要包括：信息抽取、知识融合、知识加工。

知识图谱体系架构

·知识图谱的存储

本节对知识图谱涉及的图数据模型、图数据库查询和常见图数据库分别展开介绍。

–图数据模型

图模型（GraphModel）是图数据库表达图数据的抽象模型。目前主流图数据库采用的图模型主要包括资源描述框架（ResourceDescriptionFramework,RDF）和属性图（PropertyGraph）两种。

–图数据库查询

与关系模型相比，基于图数据模型的查询具有更高的复杂度，这就对查询语言提出了更高的要求。图数据库尚且没有业界统一认可的查询语言。查询语言按照编写的逻辑，可以分为描述式和命令式两种。

描述式查询语言：描述式查询语言只表达要达到怎样的目标，而不关心底层系统通过怎样的逻辑来实现，对上层用户相对友好，SQL就是典型的描述式查询语言。在图数据库领域，针对属性图的代表性描述式查询语言是Cypher，由Neo4j首次提出。针对RDF图的代表性描述式查询语言是SPARQL，几乎所有支持RDF模型的数据库都会支持SPARQL。

命令式查询语言：命令式查询语言是通过有序的一句命令来告诉图数据库如何去执行，通常需要对程序设计有一定的了解，执行的效率也较高。Gremlin是基于Scala的函数链式语言，可以归纳为高层命令式查询语言，但同时带有少量描述式语言的特性。

知识图谱技术的发展将深刻改变人工智能的发展路径和应用场景，具有广阔的应用前景。未来，随着知识图谱技术的不断发展和完善，我们可以预见到，它将成为人类智慧与机器智能相结合的桥梁，推动人工智能向更高水平迈进，为人类社会带来更多的机遇和发展空间。

知识图谱技术篇2

知识建模/知识体系的构建

知识体系的构建，也叫知识建模，是指采用什么样的方式表达知识，其核心就是构建一个本体对目标知识进行描述。

所谓的本体，就是一个知识描述框架，它定义了知识的类别体系，每个类别下所属的概念和实体、某类概念和实体所具有的属性以及概念之间、实体之间的语义关系。感兴趣的同学，可以看一看中文通用知识体系的一个例子：cnschema。

知识体系的构建有两种方法：

·一种是自顶向下：即先构建一个完善的知识体系，再将知识填充到这个知识体系中；

·另外一种是自底向上：即在知识抽取的过程中，自动的扩充和构建知识体系。目前比较流行的自底向上的方法。

目前，知识图谱中的数据采用RDF数据模型进行描述，也就是大家熟悉的三元组的模式，即“实体1”-“关系”-“实体2”。例如三元组，“董事长（马明哲，中国平安）”，“董事长”表示关系，“马明哲”是头实体，“中国平安”是尾实体。

目前大多数知识图谱都是采用自底向上的方式进行构建，知识图谱大致的构建流程是个不断迭代更新的过程。

知识图谱技术篇3

知识图谱分类

从领域上来说，知识图谱可以分为通用（领域无关）知识图谱和特定领域知识图谱：

①通用知识图谱：通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化百科知识库”，其中包含了大量的现实世界中的常识性知识，覆盖面极广。

②特定领域知识图谱：领域知识图谱又叫行业知识图谱或垂直知识图谱，通常面向某一特定领域，可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”。

知识图谱技术篇4

主要特点

1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。

2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。

3、融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。

4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。

5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。

6、从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。

知识图谱技术篇5

知识图谱如何表示结构化的知识

什么是知识表示

知识表示是知识图谱中非常重要的概念，知识表示之于知识图谱的重要性，就好比内功心法之于绝世武功的重要性。比如在英雄大会中，杨过一开始只练了打狗棒法的招数，用他小半调子的打狗棒法无法打赢金轮法王的徒弟霍都，当黄蓉跟他透露了打狗棒法的心法之后，瞬间就击退了敌人。

知识图谱中的知识表示也是如此，例如，要对所存储的知识进行应用，其中最关键的就是要能够进行知识的推理，而知识的表示形式和手段决定了知识推理的形式和难度；此外，知识表示的形式也决定了知识获取的形式和难度。可见，一种合适的知识表示方法对知识图谱的构建至关重要。

所以，我们在学习知识图谱这个绝世武功之时，也需要熟悉它的内功心法，知识表示。

那么，什么是知识表示呢？笔者认为可以从如下两个方面理解什么是知识表示：

1.知识表示表示了什么？

知识表示表示的是人类关于外部世界的结论，这些结论应该是无需实践，仅仅通过思考和推理就可以得到。这样说，可能还有一些抽象，简单的理解，知识表示表示的就是人类世界的一些经验、事实、思想等。例如，物理课本上的各种概念和定理；今年中国娱乐圈发生的各种狗血事件；马克思主义中国化的各种具体论述和历史经验等。

2.如何对人类世界的经验进行表示？

也就是知识表示的具体手段和形式。具体的手段和形式，在后面介绍具体知识表示方法大家就会清楚，这里先介绍所有知识表示的方法所应该具有的特点。

知识表示通常由大量的本体论约定的概念和实体组成，通过某一种有效的方式组织起来，使得知识系统能够得以搭建并支持高效的知识推理，方便人们表达和分享对世界的认知。

知识图谱技术篇6

知识图谱概念

知识图谱（KnowledgeGraph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。

知识图谱本质是一种语义网络，网络由节点和边构成，网络节点表示实体或者概念或属性，边表示他们之间的关联关系。知识图谱中包含的主要几种节点有：

·实体：是指客观世界中的具体事物，如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等。世界万物由具体事物组成，此指实体。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。

·概念：是指人们在认识世界过程中形成的对客观事物的概念化表示，是具有同种特性的实体构成的集合，如国家、城市、人物等。

·属性：用于区分实体的特征，用于描述事物的内在信息，比如中国的面积、人口等。

关系描述节点之间客观存在的关联，如首都描述了北京和中国的关系。