導(dǎo)讀：知識圖譜的概念誕生于2012年，由Google公司首先提出。知識圖譜的提出是為了準(zhǔn)確地闡述人、事、物之間的關(guān)系，最早應(yīng)用于搜索引擎。知識圖譜是為了描述文本語義，在自然界建立實(shí)體關(guān)系的知識數(shù)據(jù)庫。一般情況下，我們可以使用關(guān)系圖來表示知識圖譜。

作者：劉宇 趙宏宇 劉書斌 孫明珠

來源：華章科技

01 什么是知識圖譜

我們可以從不同的視角去審視知識圖譜的概念。

• 在Web視角下，知識圖譜如同簡單文本之間的超鏈接一樣，通過建立數(shù)據(jù)之間的語義鏈接，支持語義搜索。
• 在自然語言處理視角下，知識圖譜就是從文本中抽取語義和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
• 在知識表示視角下，知識圖譜是采用計(jì)算機(jī)符號表示和處理知識的方法。
• 在人工智能視角下，知識圖譜是利用知識庫來輔助理解人類語言的工具。
• 在數(shù)據(jù)庫視角下，知識圖譜是利用圖的方式去存儲知識的方法。

目前，學(xué)術(shù)界還沒有給知識圖譜一個(gè)統(tǒng)一的定義。在谷歌發(fā)布的文檔中有明確的描述，知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法。

知識圖譜還是比較通用的語義知識的形式化描述框架，它用節(jié)點(diǎn)表示語義符號，用邊表示語義之間的關(guān)系，如圖3-1所示。在知識圖譜中，人、事、物通常被稱作實(shí)體或本體。

▲圖3-1 知識圖譜示例

知識圖譜的組成三要素包括：實(shí)體、關(guān)系和屬性。

• 實(shí)體：又叫作本體（Ontology），指客觀存在并可相互區(qū)別的事物，可以是具體的人、事、物，也可以是抽象的概念或聯(lián)系。實(shí)體是知識圖譜中最基本的元素。
• 關(guān)系：在知識圖譜中，邊表示知識圖譜中的關(guān)系，用來表示不同實(shí)體間的某種聯(lián)系。如圖3-1所示，圖靈和人工智能之間的關(guān)系，知識圖譜和谷歌之間的關(guān)系，谷歌和深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系。
• 屬性：知識圖譜中的實(shí)體和關(guān)系都可以有各自的屬性，如圖3-2所示。

▲圖3-2 知識圖譜中的屬性

知識圖譜的構(gòu)建涉及知識建模、關(guān)系抽取、圖存儲、關(guān)系推理、實(shí)體融合等多方面技術(shù)。知識圖譜的應(yīng)用則體現(xiàn)在語義搜索、智能問答、語言理解、決策分析等多個(gè)領(lǐng)域。

02 知識圖譜的價(jià)值

知識圖譜最早應(yīng)用于搜索引擎，一方面通過推理實(shí)現(xiàn)概念檢索，另一方面以圖形化方式向用戶展示經(jīng)過分類整理的結(jié)構(gòu)化知識，從而使人們從人工過濾網(wǎng)頁尋找答案的模式中解脫出來，可應(yīng)用到智能問答、自然語言理解、推薦等方面。

知識圖譜的發(fā)展得益于Web技術(shù)的發(fā)展，受KR、NLP、Web以及AI等方面的影響。知識圖譜的價(jià)值歸根結(jié)底是為了讓AI變得更智慧。

1. 助力搜索

搜索的目的是在萬物互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)中，能夠使人們方便、快速地找到某一事物。目前，我們的搜索習(xí)慣和搜索行為仍然是以關(guān)鍵詞為搜索目的，知識圖譜的出現(xiàn)可以徹底改變這種搜索行為模式。

在知識圖譜還沒有應(yīng)用到搜索引擎上時(shí)，搜索的流程是：從海量的URL中找出與查詢匹配度最高的URL，按照查詢結(jié)果把排序分值最高的一些結(jié)果返回給用戶。在整個(gè)過程中，搜索引擎可能并不需要知道用戶輸入的是什么，因?yàn)橄到y(tǒng)不具備推理能力，在精準(zhǔn)搜索方面也略顯不足。

而基于知識圖譜的搜索，除了能夠直接回答用戶的問題外，還具有一定的語義推理能力，大大提高了搜索的精確度。圖3-3所示是知識圖譜助力搜索示意圖。

▲圖3-3 知識圖譜助力搜索

2. 助力推薦

推薦技術(shù)和搜索技術(shù)非常相似，但是稍有區(qū)別。搜索技術(shù)采用信息拉取的方式，而推薦技術(shù)采用信息推送的方式，所以在推薦技術(shù)中有一些問題，比如冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問題。

以電商推薦為例介紹知識圖譜在推薦上的應(yīng)用。假設(shè)我買了手機(jī)，手機(jī)的強(qiáng)下位關(guān)系是手機(jī)殼，這樣系統(tǒng)就可以給我推薦手機(jī)殼，同時(shí)也可以推薦相似或互補(bǔ)的實(shí)體。圖3-4為知識圖譜助力推薦示意圖。

▲圖3-4 知識圖譜助力推薦

3. 助力問答

問答與對話系統(tǒng)一直是NLP在人工智能實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域的關(guān)鍵標(biāo)志之一。知識圖譜相當(dāng)于是給問答與對話系統(tǒng)掛載了一個(gè)背景知識庫。

對于問答與對話系統(tǒng)或者聊天機(jī)器人來說，其除了需要實(shí)體知識圖譜和興趣知識圖譜等開放領(lǐng)域的稀疏大圖外，還需要針對機(jī)器人和用戶個(gè)性化的稠密小圖。同時(shí)，知識圖譜是需要?jiǎng)討B(tài)更新的。圖3-5是知識圖譜助力問答示意圖。

▲圖3-5 知識圖譜助力問答

03 知識圖譜的架構(gòu)

知識圖譜的架構(gòu)涉及知識表示、知識獲取、知識處理和知識利用等多個(gè)方面。

一般情況下，知識圖譜構(gòu)建流程如下：首先確定知識表示模型，然后根據(jù)不同的數(shù)據(jù)來源選擇不同的知識獲取手段并導(dǎo)入相關(guān)的知識，接著利用知識推理、知識融合、知識挖掘等技術(shù)構(gòu)建相應(yīng)的知識圖譜，最后根據(jù)不同應(yīng)用場景設(shè)計(jì)知識圖譜的表現(xiàn)方式，比如：語義搜索、智能推薦、智能問答等。

從邏輯上，我們可以將知識圖譜劃分為兩個(gè)層次：數(shù)據(jù)層和模式層。數(shù)據(jù)層可以是以事實(shí)為單位存儲的數(shù)據(jù)庫，可以選用的圖數(shù)據(jù)庫有RDF4j、Virtuoso、Neo4j等三元組。

<實(shí)體，關(guān)系，實(shí)體>或者<實(shí)體，屬性，屬性值>可以作為基本的表達(dá)方式，存儲在圖數(shù)據(jù)庫中。模式層建立在數(shù)據(jù)層之上，是知識圖譜的核心。通常，通過本體庫來管理數(shù)據(jù)層，本體庫的概念相當(dāng)于對象中“類”的概念。借助本體庫，我們可以管理公理、規(guī)則和約束條件，規(guī)范實(shí)體、關(guān)系、屬性這些具體對象間的關(guān)系。

知識圖譜有自頂向下和自底向上兩種構(gòu)建方式。自頂向下構(gòu)建是指借助百科類數(shù)據(jù)源，提取本體和模式信息，并加入知識庫中。自底向上構(gòu)建是指借助一定的技術(shù)手段，從公開的數(shù)據(jù)中提取資源，選擇其中置信度較高的信息，經(jīng)人工審核后，加入知識庫中。

在知識圖譜發(fā)展初期，多數(shù)企業(yè)和機(jī)構(gòu)采用自頂向下的方式構(gòu)建知識圖譜，目前大多企業(yè)采用自底向上的方式構(gòu)建知識圖譜。

知識圖譜的架構(gòu)如圖3-6所示。

▲圖3-6 知識圖譜的架構(gòu)

• 知識源：包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 信息抽?。?/strong>就是從各種類型的數(shù)據(jù)源中提取實(shí)體、屬性以及實(shí)體間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上形成本體的知識表述。知識圖譜的構(gòu)建過程中存在大量的非結(jié)構(gòu)化或者是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在知識圖譜的構(gòu)建過程中需要通過自然語言處理的方法進(jìn)行信息抽取。從這些數(shù)據(jù)中，我們可以提取出實(shí)體、關(guān)系和屬性。
• 知識融合：主要工作是把結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)以及信息抽取提煉到的實(shí)體信息，甚至第三方知識庫進(jìn)行實(shí)體對齊和實(shí)體消歧。這一階段的輸出應(yīng)該是從各個(gè)數(shù)據(jù)源融合的各種本體信息。
• 知識加工：知識加工階段如圖3-6所示，其中知識推理中重要的工作就是知識圖譜的補(bǔ)全。常用的知識圖譜的補(bǔ)全方法包括：基于本體推理的補(bǔ)全方法、相關(guān)的推理機(jī)制實(shí)現(xiàn)以及基于圖結(jié)構(gòu)和關(guān)系路徑特征的補(bǔ)全方法。