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知识图谱和语义⽹概述
知识图谱和语义⽹概述
⽂章 ⽬录
⼈⼯智能的发展 :
计算智能:规则明确的数据快 处理智能
感知智能:视觉、听觉等感知的智能,⼈脸识别、语⾳识别等,现在常见的AI
认知智能:理解语⾔、逻辑、知识的智能,机器在知识量上超越⼈类,推理上不如⼈类
⼀、知识图谱
1.1 知识图谱的发展
知识图谱的发展历程 :
在 1960年,提出了语义⽹络(Semantic Networks),主要⽤于⾃⾔语⾔理解领域。它是⼀种⽤图来表⽰知识的结构化⽅式。在⼀个语义⽹
络中,信息被表达为⼀组结点,结点之间的边⽤于表⽰结点间的关系。
1980年代出现了本体论(Ontology),⽤来刻画知识。本体主要指领域共享知识的描述⽅式,是语义Web、语义有哪些信誉好的足球投注网站、知识⼯程等的基础。
在 1989年Time Berners-Lee发明了万维⽹,实现了⽂本间的链接。
1998年提出语义⽹(THe Semantic Web),从超⽂本链接到语义链接。语义⽹是为了使得⽹络上的数据变得机器可读⽽提出的⼀个通⽤框
架。Semantic Web=Data+Link。
2006年Tim突出强调语义⽹的本质是要建⽴开放数据之间的链接,即链接数据(LInked Data)。
Google在20 12年提出了对有哪些信誉好的足球投注网站引擎的知识图谱称呼。现在知识图谱常⽤于指代类似Google的知识库,可⽤于有哪些信誉好的足球投注网站、问答、决策、AI推理
等⽅⾯。
1.2 知识图谱与深度学习区别
深深度度学学习习 知知识识图图谱谱
智能原理 逻辑层隐性模拟 思考层显性模拟
场景 感知智能:语⾳、图像、视频、⽂本 有哪些信誉好的足球投注网站、⼈机交互
特点 ⼤量训练数据、⾼算⼒、难解释 ⼤量知识、可解释、可理解
知识图谱可以从⼤量的实例中,抽取和提炼出精炼的语义信息。
相⽐于传统的数据库系统,知识图谱由传统的知识库发展⽽来,包含语义信息,可以进⾏⼀定的推理,可扩展性较好。
1.3、知识图谱相关技术
在最底层有⼤量的⽂本、结构化数据库、多媒体⽂件等数据来源。通过知识抽取、知识融合、知识众包等技术,获取需要的数据,⽽后通过
知识表⽰和知识推理、知识链接等将知识规范有序的组织在⼀起并存储起来。最终⽤于知识问答、语义有哪些信誉好的足球投注网站、可视化等⽅⾯。
知识表⽰ :利⽤计算机符号来表⽰⼈脑中的知识,如何通过符号之间的运算模拟⼈脑推理。其从最开始的基于数理逻辑的知识表⽰发展
为基于向量空间学习的分布式表⽰。
输⼊ :领域以及更具体的应⽤场景
输出:领域知识本体 :领域实体类别体系 ;实体类别的属性 ;类别之间的语义关系 ;语义关系之间的关系
主要技术 :Ontology Engineering
知识抽取 :⽬标是抽取KR⽤的三元组、多元关系、模态知识等。具体流程包括⽂本预处理、词法语法处理、命名实体识别、关系抽
取。
输⼊ : 领域知识本体 ;海量数据——⽂本、垂直站点、百科
输出:实例知识。包括实体集合,实体关系/属性
主要技术 :信息抽取、⽂本挖掘
知识来源 :结构化数据 (infobox)、半结构化数据 (表格型数据)、⾮结构化数据 (⽂本,重点)。
模块 :实体识别,实体链接,关系 (属性)抽取,事件抽取,事件关系判别等
知识存储和查询
输⼊ :⼤规模知识图谱
输出:知识库存储结构,查询服务
主要技术 :知识表⽰、知识查询语⾔、存储/检索引擎
查询语⾔ :SPARQL/Cypher
知识推理 :采⽤推理的⼿段发现已有知识中隐含的知识 (知识图谱补全,关系/边预测)基于描述逻辑、基于规则挖掘、基于概率逻
辑、基于表⽰学习与神经⽹络。
输⼊ :⼤规模知识图谱
输出:隐含知识
主要技术 :基于逻辑规则的推理 ;基于表⽰学习的推理
知识融合 :从不同数据集找出⼀个实体的描述记录。
输⼊ :抽取出来的知识 ;知识本体 ;现有知识库
输出:统⼀知识库 ;知识置信度
关键技术 :Onto
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