语源图谱详细介绍

以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。

它在技术领域的热度也在逐年上升。

本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。

对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。

1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。

如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。

在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。

从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。

但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。

那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。

图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。

但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。

比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。

这些类型由不同的颜色来标记。

在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关系（Relation）”来表达图里的“边”。

实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。

数据库的语义数据集成与知识图谱随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，为了更好地管理和利用这些数据，数据库的语义数据集成和知识图谱的建设成为了重要的研究领域。

语义数据集成是指通过对不同数据源中的数据进行语义建模和匹配，将其整合到一个一致的数据集中。

传统的数据库系统主要依赖于结构化数据模型，如关系模型，但随着半结构化数据和非结构化数据的增加，传统的数据集成方法面临着很大的挑战。

语义数据集成的目标是将不同数据源中的异构数据进行语义建模，通过语义映射和匹配，将其整合成一个全局的一致性数据集，提供给用户进行查询与分析。

知识图谱，又称为语义图谱或智能图谱，是一种用于描述现实世界中的实体、概念、关系和属性的图形化表示方法。

它通过在各种领域或知识域中提取和组织事实和知识，建立起一个结构化的、语义丰富的知识网络。

知识图谱不仅对各种数据进行了语义建模和集成，还为用户提供了灵活且丰富的查询、推理和分析能力。

在语义数据集成与知识图谱的建设过程中，需要进行以下几个关键步骤：1. 数据源分析与语义建模：首先，需要分析不同数据源中的数据结构和语义含义，并对其进行语义建模，将其转化为计算机能够理解的形式。

这样可以为后续的语义匹配和集成提供基础。

2. 语义映射与匹配：在多个数据源中，往往存在着不同的数据模式和语义表示，因此需要进行语义映射和匹配。

这一步骤旨在识别源数据之间的语义相似性，找到它们之间的语义对应关系。

常用的语义匹配方法有基于规则的匹配、基于实例的匹配和基于语义约束的匹配等。

3. 数据集成与清洗：在进行数据集成之前，需要对源数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、解决数据冲突和不一致性等。

然后，将经过语义映射和匹配的数据进行集成，生成一个一致性和完整性的数据集。

4. 知识图谱构建与推理：通过对集成后的数据进行进一步的组织和分析，可以构建出一个具有结构化和语义丰富性质的知识图谱。

知识图谱的构建既可以依赖于人工标注和知识工程的手段，也可以通过自动化的技术从大量非结构化和半结构化数据中进行知识的抽取与推理。

知识图谱构建与应用方法介绍与示例知识图谱是一种用于描述和组织知识的技术，它可以将各种不同领域的知识整合在一起，形成一个结构化的知识网络。

知识图谱可以帮助人们更好地理解和利用知识，在许多领域具有广泛的应用前景。

本文将介绍知识图谱的构建方法和应用示例，帮助读者了解并应用这一强大的技术。

一、知识图谱构建方法1. 知识抽取：知识抽取是构建知识图谱的第一步，它包括从文本、数据库或其他数据源中提取结构化的知识。

常用的技术包括自然语言处理、信息抽取和实体识别等。

通过这些技术，我们可以从大量数据中提取出实体、关系和属性等信息，用于构建知识图谱的节点和边。

2. 知识表示：知识表示是将抽取得到的知识转化为计算机可以理解和处理的形式。

常用的表示方法有本体表示、三元组表示和图表示等。

本体表示使用本体语言（如OWL）定义概念和属性之间的关系，三元组表示使用主语-谓语-宾语的形式表示实体之间的关系，图表示使用节点和边的形式表示知识的结构。

3. 知识融合：知识融合是将从不同数据源中抽取得到的知识整合在一起，形成一个统一的知识图谱。

融合知识需要解决实体对齐、关系对齐和属性对齐等问题，常用的方法包括基于规则的匹配、基于语义的匹配和基于机器学习的匹配等。

4. 知识推理：知识推理是对知识图谱进行推理和推断，发现其中的隐藏知识和规律。

常用的推理方法包括规则推理、语义推理和统计推理等。

通过知识推理，我们可以发现新的关系、属性和实体，提高知识图谱的质量和可用性。

二、知识图谱应用示例1. 智能问答系统：知识图谱可以用于构建智能问答系统，帮助用户快速获取有关问题的答案。

通过将问题转化为图谱查询，系统可以在知识图谱中找到相关的实体和关系，并生成相应的回答。

例如，用户可以询问“谁是美国第一位女性总统？”，系统可以通过知识图谱回答“希拉里·克林顿是美国第一位女性总统”。

2. 智能推荐系统：知识图谱可以用于构建智能推荐系统，帮助用户发现符合其需求和兴趣的内容。

人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

⼀⽂打尽知识图谱（超级⼲货，建议收藏！）©原创作者 | 朱林01 序⾔知识是⼈类在实践中认识客观世界的结晶。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识⼯程的重要分⽀之⼀，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组，实体间通过关系相互联结，构成了复杂的⽹状知识结构。

图1 知识图谱组成复杂的⽹状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六⼗多年，衍⽣出了许多独⽴的研究⽅向，并在众多实际⼯程项⽬和⼤型系统中发挥着不可替代的重要作⽤。

如今，知识图谱已经成为认知和⼈⼯智能⽇益流⾏的研究⽅向，受到学术界和⼯业界的⾼度重视。

本⽂对知识图谱的历史、定义、研究⽅向、未来发展、数据集和开源库进⾏了全⾯的梳理总结，值得收藏。

02 简史图2 知识库简史图2展⽰了知识图谱及其相关概念和系统的历史沿⾰，其在逻辑和⼈⼯智能领域经历了漫长的发展历程。

图形化知识表征（Knowledge Representation）的思想最早可以追溯到1956年，由Richens⾸先提出了语义⽹（Semantic Net）的概念。

逻辑符号的知识表⽰形式可以追溯到1959年的通⽤问题求解器（General Problem Solver, GPS）。

20世纪70年代，专家系统⼀度成为研究热点，基于知识推理和问题求解器的MYCIN系统是当时最著名的基于规则的医学诊断专家系统之⼀，该专家系统知识库拥有约600条医学规则。

此后，20世纪80年代早期，知识表征经历了Frame-based Languages、KL-ONE Frame Language的混合发展时期。

⼤约在这个时期结束时的1984年，Cyc项⽬出现了，该项⽬最开始的⽬标是将上百万条知识编码成机器可⽤的形式，⽤以表⽰⼈类常识，为此专门设计了专⽤的知识表⽰语⾔CycL，这种知识表⽰语⾔是基于⼀阶关系的。

知识图谱技术原理介绍近两年来,随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。

互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web).在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕.下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式,知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。

知识图谱的表示和在搜索中的展现形式正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”,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—value pair，又称A VP）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。

上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示.知识图谱率先由Google提出,以提高其搜索的质量。

为了更好地理解知识图谱,我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card）.知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。

更具体地说,知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。

从某种意义来说,它是特定于查询（query specific）的知识图谱。

知识图谱构建方法及应用案例分析知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形化模型，它能够以计算机可读的方式捕捉和存储知识之间的关系。

知识图谱的广泛应用领域包括社交网络分析、智能推荐系统、自然语言处理和智能问答等。

本文将介绍知识图谱的构建方法，并通过分析几个实际应用案例，展示其在不同领域的应用。

一、知识图谱构建方法1.1 知识抽取知识抽取是构建知识图谱的第一步。

它涉及从结构化和非结构化数据源中提取实体、关系和属性等知识元素。

常用的知识抽取技术包括命名实体识别、关系抽取、实体链接和属性抽取等。

命名实体识别通过识别文本中的名词短语来提取实体。

关系抽取旨在提取实体之间的关联性。

实体链接将命名实体与外部知识库中的实体关联起来。

属性抽取则是提取待建立知识图谱的实体的属性值。

1.2 知识表示知识表示是将抽取得到的知识元素转换为计算机可读的形式。

常用的知识表示方法包括本体模型和图模型。

本体模型利用概念、关系和属性等元素描述领域知识，其中OWL（Web Ontology Language）是一种常用的本体语言。

图模型则通过节点和边来表示实体和关系，例如利用图数据库来存储知识图谱。

1.3 知识融合知识抽取和知识表示往往面临多源、异构的数据。

知识融合旨在将来自不同数据源的知识元素进行整合和融合。

常用的知识融合方法包括同名实体消歧、关系合并和属性值归一化等。

同名实体消歧是为了解决不同数据源中同名实体的问题，通常通过上下文信息和实体属性来判断实体是否指代同一对象。

关系合并则是将来自不同数据源的关系进行合并。

属性值归一化是将不同数据源中的相似属性值进行统一，例如统一单位和单位转换。

1.4 知识推理知识推理是根据知识图谱中的已有知识，推断出潜在的知识或发现隐藏的关联。

常用的知识推理方法包括基于规则的推理、概率推理和统计推理等。

基于规则的推理通过设定规则，推断出新的知识。

概率推理通过概率模型计算不同事件之间的概率关系。

统计推理则是利用统计模型对数据进行分析和推理。

国内外幼儿园语言教育运用图谱研究现状图谱教学的应用原理主要是利用视觉角度下直观的教学工具图谱，将抽象的教学内容转换成为单个词、词组、句子以及段落等教学单位，并利用图谱将其连接成一个相对完整的图表。

幼儿园阶段的学生年龄较小，如果教师一味地采用传统的方式为其开展语言活动，则无法达到提高学生语言能力的目标。

因此，幼儿园教师应该充分意识到图谱在语言教学中的重要作用，并结合幼儿的学习能力以及年龄特点，选择合适的教学方法为学生开展语言活动。

有利于提高幼儿的理解和记忆能力。

图谱教学法的侧重点在于将幼儿的兴趣作为教学的着手点，从而提高幼儿的理解和记忆能力。

由于图谱的结构和形式比较简单，幼儿能通过仔细观看快速了解其中的内容，提高对相关内容的学习兴趣。

另外，教师在为幼儿开展故事教学时，可以根据自己的理解制作图谱并将其展示在幼儿的眼前，引导幼儿通过观察图谱，并根据自己的理解讲解故事。

有利于培养幼儿的想象能力。

图谱教学模式下，主要是为幼儿提供带有生动符号的图谱，引导幼儿通过观察到的内容，充分发挥自己的想象力，总结图谱所表达的内容。

每个幼儿的思维模式都存在一定的差异，教师通过展示不同图谱内容，引导学生将其联想起来，形成一个较为系统的整体。

有利于锻炼幼儿的语言表达能力。

从语言表达的角度来看，图谱教学有利于使幼儿根据自己的理解来描述图谱中的内容，并按照自己的思维模式用语言将其表达出来，从而对图谱的内容产生更深
的理解。

另外，有的图谱的内容联系到一起就会形成一首儿歌，幼儿在进行联想和表达的过程中，很容易将其与儿歌的旋律联系到一起，从而将儿歌唱出来，也能达到提高语言表达能力的目标。

三元组知识图谱三元组知识图谱是指以三元组形式表示的知识图谱，它是一种结构化的知识表示方法，是人工智能领域中重要的研究方向之一。

三元组知识图谱的基本单位是三元组，即由主语、谓语和宾语组成的三元组，它们之间的关系可以用图形化的方式呈现出来。

三元组知识图谱的应用范围非常广泛，涵盖了自然语言处理、智能问答、推荐系统、语义搜索等多个领域。

在自然语言处理中，三元组知识图谱可以帮助机器理解文本中的实体和关系，从而实现自动化的信息提取和分类。

在智能问答中，三元组知识图谱可以根据用户的问题和上下文信息，快速地找到相关的答案。

在推荐系统中，三元组知识图谱可以根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐更加个性化的产品和服务。

在语义搜索中，三元组知识图谱可以通过对用户查询意图的理解，提供更加准确和全面的搜索结果。

三元组知识图谱的构建需要依赖于大量的数据和算法。

其中，数据来源包括结构化数据和非结构化数据，如百科全书、论文、网页等。

而算法方面则包括实体识别、关系抽取、知识表示等多个方面。

通过这些数据和算法，可以将海量的信息转化为结构化的知识图谱，从而为人工智能的应用提供强有力的支持。

三元组知识图谱的发展也面临着一些挑战和机遇。

其中，最大的挑战之一是知识图谱的完备性和准确性。

由于知识图谱需要依赖于大量的数据和算法，因此其完备性和准确性往往受到数据和算法的限制。

另外，知识图谱的应用也需要考虑到隐私保护和安全性等问题。

对于这些挑战，可以通过不断地完善数据和算法，提高知识图谱的质量和准确性，同时加强隐私保护和安全性等方面的措施，来促进知识图谱的发展。

总之，三元组知识图谱是一种重要的知识表示方法，它可以为人工智能的应用提供强有力的支持，涵盖了自然语言处理、智能问答、推荐系统、语义搜索等多个领域。

虽然其发展面临着一些挑战和机遇，但相信随着技术的不断创新和发展，三元组知识图谱的应用将会越来越广泛，为人类带来更多的便利和效益。

12种通用知识图谱项目介2通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph) 和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。

百科知识图谱是百科事实构成的，通常是“非黑即白”的确定性知识。

早在2010年微软就开始构建商用知识图谱，应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目o 2012 年谷歌基于Freebase 正式发布Google Knowledge Grapho 目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱，脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。

而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。

相比之下，国内知识图谱创业公司则从智能客服、金融、法律、公安、航空、医疗等“知识密集型”领域作为图谱构建切入点。

除了上述商业通用图谱以外，DBpedia、Yago、Wikidata、BabelNet等开放域百科知识图谱也蓬勃发展。

另一种常识知识图谱，则集成了语言知识和概念常识，通常关心的是带有一定的概率的不确定事实，因此需要挖掘常识图谱的语言关联或发生概率。

下面，我们将对两类知识图谱做详细介绍。

一、百科知识图谱百科知识图谱构建模式可以分为两类。

一类是对单百科数据源进行深度抽取, 典型代表有DBpedia。

另一类是结合了语言知识库(如％rdNet)后，出现了一大批兼具语言知识的百科知识库，如Google Knowledge Graph后端的Freebase、IBM Waston 后端的YAGO,以及BabelNet。

此外，还有世界最大开放知识库WikiData等。

下面我们分别进行介绍。

1.DBpediaDBpedia是始于2007年的早期语义网项目，也就是数据库版本的多语言维基百科。

DBpedia采用了严格的本体设计，包含人物、地点、音乐、组织机构等类型定义。

从对维基百科条目和链接数据集中抽取包括abstract、infobox、category等信息。