把知識(shí)變成圖譜一共需要花幾步？89頁全網(wǎng)最全清華知識(shí)圖譜報(bào)告

知識(shí)圖譜是人工智能的重要分支技術(shù)，它在2012年由谷歌提出，成為建立大規(guī)模知識(shí)的殺手锏應(yīng)用，在搜索、自然語言處理、智能助手、電子商務(wù)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

知識(shí)圖譜的分類方式很多，例如可以通過知識(shí)種類、構(gòu)建方法等劃分。從領(lǐng)域上來說，知識(shí)圖譜通常分為兩種：通用知識(shí)圖譜、特定領(lǐng)域知識(shí)圖譜。

智能問答系統(tǒng)被看作是未來信息服務(wù)的顛覆性技術(shù)之一，亦被認(rèn)為是機(jī)器具備語言理解能力的主要驗(yàn)證手段之一。

通用知識(shí)圖譜可以形象地看成一個(gè)面向通用領(lǐng)域的“結(jié)構(gòu)化的百科知識(shí)庫”，其中包含了大量的現(xiàn)實(shí)世界中的常識(shí)性知識(shí)，覆蓋面極廣。由于現(xiàn)實(shí)世界的知識(shí)豐富多樣且極其龐雜，通用知識(shí)圖譜主要強(qiáng)調(diào)知識(shí)的廣度，通常運(yùn)用百科數(shù)據(jù)進(jìn)行自底向上（Top-Down）的方法進(jìn)行構(gòu)建。國外的DBpedia使用固定的模式從維基百科中抽取信息實(shí)體。

領(lǐng)域知識(shí)圖譜常常用來輔助各種復(fù)雜的分析應(yīng)用或決策支持，在多個(gè)領(lǐng)域均有應(yīng)用，不同領(lǐng)域的構(gòu)建方案與應(yīng)用形式則有所不同。

知識(shí)表示將現(xiàn)實(shí)世界中的各類知識(shí)表達(dá)成計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)和計(jì)算的結(jié)構(gòu)。機(jī)器必須要掌握大量的知識(shí)，特別是常識(shí)知識(shí)才能實(shí)現(xiàn)真正類人的智能。

知識(shí)圖譜嵌入也通常作為一種類型的先驗(yàn)知識(shí)輔助輸入到很多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，用來約束和監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。

知識(shí)獲取包括了實(shí)體識(shí)別與鏈接、實(shí)體關(guān)系學(xué)習(xí)、以及事件知識(shí)學(xué)習(xí)。

語義集成的提出就是為了能夠?qū)⒉煌闹R(shí)圖譜融合為一個(gè)統(tǒng)一、一致、簡潔的形式，為使用不同知識(shí)圖譜的應(yīng)用程序間的交互建立操作性。常用的技術(shù)包括本體匹配（也稱為本體映射）、實(shí)力匹配（也稱為實(shí)體對(duì)齊、對(duì)象公指消解）以及知識(shí)融合等。一個(gè)語義集成的常見流程，主要包括：輸入、預(yù)處理、匹配、知識(shí)融合和輸出5個(gè)環(huán)節(jié)。

知識(shí)推理則從給定的知識(shí)圖譜推導(dǎo)出新的實(shí)體跟實(shí)體之間的關(guān)系，在知識(shí)計(jì)算中具有重要作用，如知識(shí)分類、知識(shí)校驗(yàn)、知識(shí)鏈接預(yù)測(cè)與知識(shí)補(bǔ)全等。知識(shí)圖譜推理可以分為基于符號(hào)的推理和基于統(tǒng)計(jì)的推理。

總結(jié)

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