浅谈知识图谱

浅谈知识图谱摘要：随着人工智能技术的发展，知识图谱作为大数据时代的知识工程的产物，是实现人工智能的基础。它具有强大的语义表达能力、存储能力以及推理能力，其关键技术得到国内外研究学者的广泛关注。本文从知识图谱的概念出发，分析其理论架构，以及对其关键技术进行相关概述。引言随着人工智能的发展和应用，知识图谱逐渐成为关键技术之一。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为人工智能的智能化奠定了基础，广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、推理等领域。知识图谱的概念知识图谱的提出是为了提高搜索引擎的效率。是实体之间关系的语义网络，可以将实体对象和他们之间的关系进行图形化的表达，知识图谱的表示形式是三抽取其中的概念、实体和关系，是事物关系的可计算模型。知识图谱按照知识的覆盖范围和不同的领域，整体可以划分为通用性知识图谱和领域性知识图谱]随着科技的不断发展，知识图谱在自然语言处理领域应用广泛，如语义搜索、智能问答、辅助决策等领域，知识图谱已经成为了人工智能发展的重要动力和核心领域。知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱本质上是语义网络。实体指的可以是现实世界中的事物，比如人、地名、公司、电话、动物等；关系则用来表达不同实体之间的某种联系。知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，因此知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱的理论架构知识图谱的理论架构分为三个部分，第一部分是源数据的获取。第二部分是知识融合，用来关联多数据源知识，扩大知识的范围。第三部分是知识的计算与应用，知识计算是知识图谱能力输出主要方式，而知识应用是知识图谱与特定领域或者业务相结合，提高业务效率[2]。大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。通过知识抽取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库[3]。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。关键技术知识图谱的构建过程包括：知识抽取、知识融合、知识推理。知识抽取知识抽取就是把数据从不同的数据源中抽取出来，然后按一定的规则加入到知识图谱中，这个过程我们称为知识抽取。知识抽取是从多种数据源中提取知识并存入知识图谱，是构建大规模知识图谱的基础。知识抽取主要是面向开放的链接数据，通过自动化的技术抽取出可用的知识3知识抽取包括三个主要工作，分别是命名实体抽取、关系抽取、属性抽取[4]：实体抽取：又称为实体识别，指的是从原始语料中自动识别出命名实体。由于实体是知识图谱中的最基本元素，其抽取的完整性、准确、召回率等将直接影响到知识库的质量。因此，实体抽取是知识抽取中最为基础与关键的一步。关系抽取：目标是解决实体间语义链接的问题，早期的关系抽取主要是通过人工构造语义规则以及模板的方法识别实体关系。随后，实体间的关系模型逐渐替代了人工预定义的语法与规则。属性抽取：属性抽取主要是针对实体而言的，通过属性可形成对实体的完整勾画。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。知识抽取在技术方面，目前集中于机器学习和自然语言处理，并且随着人工2007年研究了自然语言处理的知识抽取模式和方法，经过分词、词性标注、句法分析等过程从文段中抽取知识，然后再转换成计算机可理解的形式。洪娜等人对基于Ontology4OBIE，OBIEOBIEOntology知识融合知识融合可以解决不同知识图谱的异构问题，通过知识融合，可以使得不同数据源的异构知识图谱相互沟通、相互操作，提高知识图谱的质量。由于知识图谱中的知识来源广泛，存在知识质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确等问题，所以必须要进行知识的融合。知识融合是高层次的知识组织，使来自不同知识源的知识在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等步骤，达到数据、信息、方法、经验以及人的思想的融合，形成高质量的知识库。其中，知识更新是一个重要的部分。人类的认知能力、知识储备以及业务需求都会随时间而不断递增。因此，知识图谱的内容也需要与时俱进，不论是通用知识图谱，还是行业知识图谱，它们都需要不断地迭代更新，扩展现有的知识，增加新的知识。知识融合环节两个关键的任务是：实体对齐，它是指对于现实中的同一个实针对不易识别的实体进行人工标注、基于贪心算法对大规模数据进行处理、匹配模糊字符串，对单词进行分类模型等方法，另外基于知识图谱的嵌入方法也是非TransEIEAJKESEEAJAPE利用深度学习方法从不同粒度来学习实体的特征]知识推理深度学习的推理。结论作为一门新兴的学科技术，知识图谱已经成为人工智能发展的核心领域。本文讨论了知识图谱的概念，以及知识图谱的核心构建过程。从研究来看知识的抽取和融合是研究的基础，知识的推理是研究的重要应用，未来在知识抽取和知识融合技术比较成熟的基础上，研究者应该把研究的重心逐步倾向于知识的推理，进而丰富知识图谱的应用。参考文献1.王萌,王昊奋,李博涵,赵翔,王鑫.新一代知识图谱关键技术综述[J/OL].计算机研究与发展:1-18[2022-03-17].2.张吉祥,张祥森,武长旭,赵增顺.知识图谱构建技术综述[J].计算机工程,2022,48(03):23-37.DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0061803.3.姚萍,李坤伟,张一帆.知识图谱构建技术综述[J].信息系统工程,2020(05):121+123.4.于浏洋,郭志刚,陈刚,席耀一.面向知识图谱构建的知