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#xff08;一#xff09;知识图谱…多次听到知识图谱的概念据说被称为“下一代搜索技术”一直很好奇。趁着考试暂时告一段落简单了解了一下知识图谱的相关知识只希望自己能有个大概认识不追求特别深入的学习。
一知识图谱初探
百度百科对知识图谱的定义如下“知识图谱也称为科学知识图谱它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论为学科研究提供切实的、有价值的参考。”
感觉这个定义虽然全面却很冗长让人很难把握知识图谱的核心我们可以参考更通俗理解——我们可以把知识图谱理解成一张由知识点相互连接而成的语义网络。简单来说知识图谱的重点元素包括节点和关系 or 实体和实体属性 参考上图知识图谱由节点和节点关系构成其中人物、作品、地点等实体可以作为节点而每个实体可能包含若干个属性比如人物这个实体就具有生日、妻子、身高等属性。我们可以通过实体的属性将不同的实体建立关联关系如
刘德华 (实体)-- 妻子(属性) - 朱丽倩(另一个实体)
刘德华实体 -- 电影作品属性- 无间道另一个实体
无间道实体-- 制片国家/地区属性 - 中国香港另一个实体 二从万维网到知识图谱 随着信息爆炸式的增长人们希望搜索引擎可以给出更精确的回答在这种背景下如果搜索引擎只是将网页文档存储下来然后按照传统方式进行信息检索很难做到精准地满足用户需求。可以考虑借助知识图谱技术想办法识别出网页中出现的实体以及实体属性并将它们纳入到知识图谱中当用户发起搜索时根据知识图谱已知的知识点准确理解用户意图并给出最精准的回答。下图展示了从万维网到知识图谱的转换过程示意图。 三知识图谱的表示和本质
知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-valuepair又称AVP)用来刻画实体的内在特性而关系(relation)用来连接两个实体刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图图中的节点表示实体或概念而图中的边则由属性或关系构成。知识图谱率先由Google提出以提高其搜索的质量。
知识图谱本质上是语义网络是一种基于图的数据结构由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里每个节点表示现实世界中存在的“实体”每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲知识图谱就是把所有不同种类的信息Heterogeneous Information连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
四知识图谱的作用
为了让用户能够更快更简单的发现新的信息和知识搜索引擎可以借助“知识图谱”来将搜索结果进行知识系统化用户搜索任何一个关键词都能获得完整的知识体系。不管用户搜索的关键词是代表了地标、名人、城市、球队名、电影、专业词语还是一种菜的做法“知识图谱”都可以将搜索结果的知识体系完整的呈现出来。 参考文献
1百度百科
2什么是知识图谱 http://www.jianshu.com/p/ae871569af02 3知识图谱扫盲
https://sanwen8.cn/p/3f6TSuj.html
