知识图谱技术思维导图
知识图谱技术
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思维导图大纲
知识图谱技术思维导图模板大纲
知识图谱的发展历程
起源:知识图谱
1955 年,加菲尔德发表了一篇题为《Citation Indexes for Science: A New Dimension in Docu- mentation through Association of I deas》的论文,提出了将引文索引应用于检索文献的思想
发展:知识库
1977 年,在第五届国际人工智能会议上,美国计算机科学家 B. A. Feigenbaum 首次提出知识 工程的概念
形成:知识图谱
2012 年, Google 率 先 提 出 知 识 图 谱 (Knowledge Graph) 的概念。 知识图谱由知识以 及知识之间的关系组成。
知识图谱的定义
知识图谱是用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上，知 识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以 对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描 述。
三元组是知识图谱的一种通用表示方式
三元组 的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、 属性、属性值等
知识图谱的数据来源
网页数据
互联网中的无数的网页是知识图谱最大的数 据来源。 根据获取网页数据的难易程度,又可以 细分为百科类网页、普通网页以及深网数据。
数据库
数据库包括关系数据库和面 向对象数据库,包含结构整齐,顺序存储的数据,便 于知识图谱对数据重新组织。
知识图谱的架构
逻辑结构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个 层次，数据层主要是由一系列的事组成，而知识 将以事实为单位进行存储。
体系结构
自顶向下
自顶向下指的是先为 知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到 知识库
自底向 上
自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出 实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构 建顶层的本体模式
大规模知识库
开放链接知识库
Freebase、Wikidata、 DBpedia、YAGO
垂直行业知识库
MusicBrainz、IMDB、豆瓣
知识图谱的典型应用
智能搜索
基于知识图谱的智能搜索是一种基于长尾的搜 索，搜索引擎以知识卡片的形式将搜索结果 展现出 来
深度问答
问答系统是信息检索系统的一种高级形式，能 够以准确简洁的自然语言为用户提供问题的 解答
社交网络
垂直行业应用
金融、医疗、电商行业
知识图谱的关键技术
知识抽取
实体抽取
基于规则与词典的实体抽取方法
例如使用已定义的规则，抽取出文 本中的人名、地名、组织机构名、特定时间等实 体
基于统计机器学习的实体抽取方法
面向开放域的实体抽取方法
针对如何从少量实体实例中自动发现具有区分 力的模式，进而扩展到海量文本去给实体做 分类与 聚类的问题
关系抽取
开放式实体关系抽取
基于联合推理的实体关系抽取
属性抽取
由于实体的属性可以看成 是实体与属性值之间的一种名称性关系，因此可以 将实体属性的抽取问题转换为关系抽取问题
知识表示
应用场景
语义相似度计算
链接预测
通过分布式表示模型，可以预测 图谱中任意两个实体之间的关系，以及实体间已存 在的关系的正确性
代表模型
距离模型
单层神经网络模型
双线性模型
神经张量模型
矩阵分解模型
翻译模型
复杂关系模型
TransH模型
TransR模型
TransD模型
TransG模型
KG2E模型
多源信息融合
知识融合
实体对齐
成对实体对齐方法
基于传统概率模型的实体对齐方法
基于机器学习的实体对齐方法
局部集体实体对齐方法
子主题 1
全局集体实体对齐方法
基于相似性传播的集体实体对齐方法
基于概率模型的集体实体对齐方法
知识加工
本体构建
本体可通过人工编辑的方式手动构建，也可通 过数据驱动自动构建，然后再经质量评估方 法与人 工审核相结合的方式加以修正与确认
质量评估
可以对知识的可信度 进行量化，保留置信度较高的，舍弃置信度较低的， 有效确保知识的质量
知识更新
模 式层的更新
模式层的更新是指本 体中元素的更新，包括概念的增加、修改、删除， 概念属性的更新以及概念之间上下位关系更新 等
数据层的更新
数据层的更新指的是实体元素的更新，包括 实体的增加、修改、删除，以及实体的基本信息和 属性值
知识推理
基于逻辑的推理
基于逻辑的推理方式主要包括一阶谓词逻辑 、描述逻辑以及规 则等
基于图的推理
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