人工智能基础与应用 课件 7.4知识图谱及其应用

人工智能基础与应用知识图谱及其应用主讲人：朱德义人工智能课程团队目录|

CONTENTS知识图谱的概念01知识图谱的构建02知识图谱的应用0301知识图谱的概念知识图谱的概念什么是知识图谱：本质上，知识图谱主要目标是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系，因此可以认为是一种语义网络。从发展的过程来看，知识图谱是在NLP的基础上发展而来的。知识图谱和自然语言处理NLP有着紧密的联系，都属于比较顶级的AI技术。知识图谱可以用来更高的查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。知识图谱的概念知识图谱的表示方式：其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关属性—值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。知识图谱的概念同时每个节点代表的实体还存在着一些属性，比如“《觉醒年代》”这个节点，我们可以把一些基本信息作为属性，比如影片名称、发行时间、影片类型、集数等。02知识图谱的构建知识图谱的构建定义业务问题明确业务需求和目标，明确需要抽取哪些实体、关系和属性。数据收集与预处理从数据源中获取与业务相关的数据，然后清洗数据、去重、格式化等，以保证数据的质量和一致性。知识抽取实体识别、关系提取和属性抽取等任务。知识图谱的构建将抽取出的知识以结构化的形式存储起来的过程。可以采用向量空间模型、张量模型等数学方法来表示知识的语义信息，以便进行更复杂的推理和查询。知识表示将不同来源的知识进行合并和整合的过程。知识融合的方法包括实体对齐、关系融合、属性融合等，旨在消除冗余和冲突信息，提高知识图谱的准确性和完整性。知识融合03知识图谱的应用知识图谱的应用1.搜索（1）为搜索引擎提供更精准的搜索结果：知识图谱可以建立实体之间的关系，对于搜索词语，通过关联实体，可以为搜索引擎提供更准确、更丰富的搜索结果，帮助用户更快速地找到所需信息。（2）语义搜索：知识图谱可以为搜索引擎提供语义分析的能力，对用户查询的语义进行深入分析，从而为用户提供更加准确、个性化的搜索结果。例如，用户输入“北京天安门广场的照片”，搜索引擎可以通过知识图谱的帮助，将“北京”、“天安门广场”、“照片”等实体进行关联，提供相关的图片搜索结果。知识图谱的应用2.问答（1）语义理解：知识图谱可以帮助问答系统进行自然语言理解，对用户的提问进行深入分析，从而抽取出其中的实体、属性、关系等信息。这种语义理解可以让问答系统更好地理解用户的意图，从而给出更加准确的答案。（2）知识推理：知识图谱可以通过推理技术，根据已有的知识和规则，自动地推断出一些用户没有直接问到但相关的信息。这种知识推理可以帮助问答系统更全面地回答用户的问题，提高问答系统的智能化程度。例如智能客服、语音助手、企业问答等场景，使用知识图谱的问答系统可以帮助用户快速获得所需信息，提高工作效率和用户满意度。知识图谱的应用3.辅助大数据分析（1）实体关系分析：知识图谱可以帮助数据分析人员对数据中的实体和它们之间的关系进行分析。通过对知识图谱进行可视化展示，数据分析人员可以更加清晰地了解实体之间的关联情况，从而更好地进行数据分析和决策。（2）数据关联挖掘：知识图谱可以将数据中的实体和它们之间的关系映射到知识图谱中，并通过图谱上的关系，自动挖掘出一些数据