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知識(shí)圖譜簡(jiǎn)介

人工智能 知識(shí)圖譜
知識(shí)是人類(lèi)通過(guò)觀察、學(xué)習(xí)和思考有關(guān)客觀世界的各種現(xiàn)象而獲得和總結(jié)出的所有事實(shí)、概念、規(guī)則或原則的集合;知識(shí)圖譜已成為推動(dòng)機(jī)器基于人類(lèi)知識(shí)獲取認(rèn)知能力的重要途 徑,并將逐漸成為未來(lái)智能社會(huì)的重要生產(chǎn)資料。知識(shí)圖譜不僅是人工智能的重要基石,還能推動(dòng)智能發(fā)展以及是強(qiáng)人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。

 1.1知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史
知識(shí)圖譜始于20世紀(jì)50年代,至今大致分為三個(gè)發(fā)展階段:

• 第一階段 (1955年—1977年)是知識(shí)圖譜的起源階段,在這一階段中引文網(wǎng)絡(luò)分析 開(kāi)始成為一種研究當(dāng)代科學(xué)發(fā)展脈絡(luò)的常用方法;

• 第二階段(1977年-2012 年)是知識(shí)圖譜的發(fā)展階段,語(yǔ)義網(wǎng)得到快速發(fā)展,“知識(shí)本體”的研究 開(kāi)始成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要領(lǐng)域,知識(shí)圖譜吸收了語(yǔ)義網(wǎng)、本體在知識(shí)組織和表達(dá)方面的理念,使得知識(shí)更易于在計(jì)算機(jī)之間和計(jì)算機(jī)與人之間交換、流通和加工;

• 第三階段(2012年—至今)是知識(shí)圖譜繁榮階段,2012年谷歌提出Google Knowledge Graph,知識(shí)圖譜正式得名,谷歌通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù)改善了搜索引擎性能。在人工智能的蓬勃發(fā)展下,知識(shí)圖譜涉及到的知識(shí)抽取、表示、融合、推理、問(wèn)答等關(guān)鍵問(wèn)題得到一定程度的解決和突破,知識(shí)圖譜成為知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的一個(gè)新熱點(diǎn),受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工業(yè)界廣泛關(guān)注。

知識(shí)圖譜具體的發(fā)展歷程如下圖所示。

案例講解素材

近年來(lái),隨著語(yǔ)義Web的興起,本體技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。很多大型跨國(guó)公司都開(kāi)始研究本體技術(shù)。谷歌于2012年提出了知識(shí)圖譜的項(xiàng)目,旨在利用本體技術(shù)來(lái)提高搜索的精度和更智能化的知識(shí)瀏覽。國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司,如百度、搜狗,也已經(jīng)開(kāi)展這方面的項(xiàng)目。微軟提出了Probase項(xiàng)目,旨在通過(guò)爬取網(wǎng)頁(yè)中的信息來(lái)構(gòu)建大規(guī)模的本體。IBM利用語(yǔ)義Web技術(shù)來(lái)處理異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)的整合以及更準(zhǔn)確的查詢回答。本體技術(shù)在IBM的著名問(wèn)答系統(tǒng)Watson中發(fā)揮了重要的作用。Oracle實(shí)現(xiàn)了一個(gè)強(qiáng)大的語(yǔ)義數(shù)據(jù)推理和索引系統(tǒng)。本體技術(shù)還受到歐美政府的支持。英國(guó)政府發(fā)起了http://Data.gov.uk項(xiàng)目,把很多政府網(wǎng)站的信息都以本體的形式分布。而美國(guó)政府也有類(lèi)似的項(xiàng)目。學(xué)術(shù)界對(duì)本體的研究有很多成果,特別是在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域,有很多實(shí)用的技術(shù)被開(kāi)發(fā)。歐盟在最近5年投入大量科研經(jīng)費(fèi)(累積超過(guò)數(shù)億歐元)用于本體相關(guān)的研究。

1.2 知識(shí)圖譜的重要性
哲學(xué)家柏拉圖把知識(shí)定義為“Justified True Belief”,即知識(shí)需要 滿足三個(gè)核心要素:合理性(Justified)、真實(shí)性(True)、被相信 (Believed)。簡(jiǎn)單而言,知識(shí)是人類(lèi)通過(guò)觀察、學(xué)習(xí)和思考有關(guān)客觀世界的各種現(xiàn)象而獲得和總結(jié)出的所有事實(shí)(Facts)、概念(Concepts)、規(guī)則或原則(Rules & Principles)的集合。人類(lèi)發(fā)明了各種手段來(lái)描述、表示和傳承知識(shí),如自然語(yǔ)言、繪畫(huà)、音樂(lè)、數(shù)學(xué)語(yǔ)言、物理模型、化學(xué) 公式等,可見(jiàn)對(duì)于客觀世界規(guī)律的知識(shí)化描述對(duì)于人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的重要性。具有獲取、表示和處理知識(shí)的能力是人類(lèi)心智區(qū)別于其它物種心智的重要特征,知識(shí)圖譜已成為推動(dòng)機(jī)器基于人類(lèi)知識(shí)獲取認(rèn)知能力的重要途 徑,并將逐漸成為未來(lái)智能社會(huì)的重要生產(chǎn)資料。

n 知識(shí)圖譜是人工智能的重要基石。

n 知識(shí)圖譜推動(dòng)智能發(fā)展。

n 知識(shí)圖譜是強(qiáng)人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。

知識(shí)圖譜是Google在2012年5月17日提出的,其初衷是為了提高搜索引擎的能力,改善用戶的搜索質(zhì)量以及搜索體驗(yàn)。當(dāng)前的人工智能技術(shù)其實(shí)可以簡(jiǎn)單地劃分為感知智能(主要是圖像、視頻、語(yǔ)音、文字等識(shí)別)和認(rèn)知智能(涉及知識(shí)推理、因果分析等),知識(shí)圖譜技術(shù)就是認(rèn)知智能領(lǐng)域中的主要技術(shù),是人工智能技術(shù)的組成部分,其強(qiáng)大的語(yǔ)義處理和互聯(lián)組織能力,為智能化信息應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

一個(gè)知識(shí)圖譜旨在描述現(xiàn)實(shí)世界中存在的實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,知識(shí)圖譜作為關(guān)鍵技術(shù)之一,已被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問(wèn)答、個(gè)性化推薦、內(nèi)容分發(fā)等領(lǐng)域。

從使用范圍來(lái)說(shuō),知識(shí)圖譜分為通用知識(shí)圖譜和領(lǐng)域知識(shí)圖譜,通用知識(shí)圖譜強(qiáng)調(diào)的是廣度,數(shù)據(jù)多來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng),而領(lǐng)域知識(shí)圖譜應(yīng)用于垂直領(lǐng)域,成為了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)。

 

1.3 知識(shí)圖譜的定義
知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念、實(shí)體及其關(guān)系,將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達(dá)成更接近人類(lèi)認(rèn)知世界的形式,提供了一種更好地組織、管理和理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息的能力。知識(shí)圖譜 給互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)義搜索帶來(lái)了活力,同時(shí)也在智能問(wèn)答中顯示出強(qiáng)大威力,已 經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。知識(shí)圖譜與大數(shù)據(jù)和深度 學(xué)習(xí)一起,成為推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。

技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院 知識(shí)圖譜不是一種新的知識(shí)表示方法,而是知識(shí)表示在工業(yè)界的大 規(guī)模知識(shí)應(yīng)用,它將互聯(lián)網(wǎng)上可以識(shí)別的客觀對(duì)象進(jìn)行關(guān)聯(lián),以形成客觀世界實(shí)體和實(shí)體關(guān)系的知識(shí)庫(kù),其本質(zhì)上是一種語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),其中的節(jié)點(diǎn)代表實(shí)體(entity)或者概念(concept),邊代表實(shí)體/概念之間的各種語(yǔ)義關(guān)系。知識(shí)圖譜的架構(gòu),包括知識(shí)圖譜自身的邏輯結(jié)構(gòu)以及構(gòu)建知識(shí)圖譜所采用的技術(shù)(體系)架構(gòu)。知識(shí)圖譜的邏輯結(jié)構(gòu)可分為模式層與數(shù)據(jù)層,模式層在數(shù)據(jù)層之上,是知識(shí)圖譜的核心,模式層存儲(chǔ)的是經(jīng)過(guò)提煉的知識(shí),通常采用本體庫(kù)來(lái)管理知識(shí)圖譜的模式層,借助本體庫(kù)對(duì)公理、規(guī)則和約束條件的支持能力來(lái)規(guī)范實(shí)體、關(guān)系以及實(shí)體的類(lèi)型和屬性等對(duì)象之間的聯(lián)系。數(shù)據(jù)層主要是由一系列的事實(shí)組成,而知識(shí)將以事實(shí)為單位進(jìn)行存儲(chǔ)。在知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)層,知識(shí)以事實(shí)(fact)為單位存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫(kù)。 如果以“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”或者“實(shí)體-屬性-性值”三元組作為事實(shí)的基本表達(dá)方式,則存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有數(shù)據(jù)將構(gòu)成龐大的實(shí)體關(guān)系網(wǎng)絡(luò),形成“知識(shí)圖譜”。

知識(shí)圖譜旨在描述真實(shí)世界中存在的各種實(shí)體或概念及其關(guān)系,其構(gòu)成一張巨大的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖,節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體或概念,邊則由屬性或關(guān)系構(gòu)成?,F(xiàn)在的知識(shí)圖譜已被用來(lái)泛指各種大規(guī)模的知識(shí)庫(kù)。

如上圖所示,知識(shí)圖譜中包含三種節(jié)點(diǎn),其基本形式為(實(shí)體1-關(guān)系-實(shí)體2)、(實(shí)體-屬性-屬性值)。

實(shí)體:指的是有可區(qū)別性且獨(dú)立存在的事物。如某個(gè)國(guó)家:中國(guó)、英國(guó)等;某個(gè)城市:北京、倫敦等。

語(yǔ)義類(lèi):具有某種特性的實(shí)體構(gòu)成的集合,如國(guó)家、城市、民族等。

屬性值:實(shí)體指向的屬性的值。例如中國(guó)(實(shí)體)面積(屬性)960萬(wàn)平方公里(屬性值)。

關(guān)系:在知識(shí)圖譜上,關(guān)系是把kk個(gè)圖節(jié)點(diǎn)(實(shí)體、語(yǔ)義類(lèi)、屬性值)映射到布爾值的函數(shù)。

基于上述的語(yǔ)義圖概念,我們可以構(gòu)建一個(gè)國(guó)家的知識(shí)圖譜作為例子,如下圖所示:

責(zé)任編輯:梁菲 來(lái)源: 今日頭條
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