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知識庫知識圖譜構(gòu)建流程、建設(shè)模式有哪些？

原創(chuàng)

2023/12/26 09:47:43

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

知識圖譜是人工智能中的一項重要技術(shù)，在咨詢服務(wù)、智能問答、機器翻譯等方面具有廣泛的應(yīng)用。作為知識庫系統(tǒng)的核心內(nèi)容之一，其構(gòu)建過程決定了知識庫的質(zhì)量和應(yīng)用效果。

知識庫知識圖譜的構(gòu)建流程，包括數(shù)據(jù)源選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取和融合、屬性融合、圖構(gòu)建、圖更新和維護等環(huán)節(jié)。

建設(shè)模式主要有以下幾種：從傳統(tǒng)的知識庫到基于本體和語義網(wǎng)構(gòu)建，再到基于深度學習框架構(gòu)建，最終會形成“從數(shù)據(jù)到知識，再到智能輸出”的模式。

知識庫知識圖譜

傳統(tǒng)知識庫

傳統(tǒng)知識庫是一種以信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)的知識表示和存儲系統(tǒng)，可以分為兩類：

一類是結(jié)構(gòu)化，如基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫、基于規(guī)則、基于事實、基于本體等數(shù)據(jù)庫;

另一類是半結(jié)構(gòu)化，如以命名實體識別為基礎(chǔ)的OWL本體庫等。

傳統(tǒng)知識庫系統(tǒng)的主要問題在于知識不完整、不準確、不規(guī)范，也難以實現(xiàn)知識的快速更新和擴展，無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代快速增長的信息需求。

基于本體和語義網(wǎng)構(gòu)建

該模式是將本體和語義網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于知識庫系統(tǒng)的構(gòu)建中，利用本體和語義網(wǎng)的知識表示能力，將自然語言處理和計算機視覺等技術(shù)融合在一起，以自動抽取數(shù)據(jù)、自動處理和自動標注數(shù)據(jù)，并將它們表示成知識圖譜，從而實現(xiàn)智能化。

這種模式不僅能夠克服傳統(tǒng)模式局限性，還可以充分發(fā)揮本體和語義網(wǎng)技術(shù)在知識表示和表示方面的優(yōu)勢。

基于深度學習框架構(gòu)建

該模式以深度學習為基礎(chǔ)，根據(jù)本體、知識庫和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的實體和關(guān)系的特點，將其應(yīng)用于自然語言處理、知識推理、智能問答等方面，實現(xiàn)智能化服務(wù)。

目前，該模式已在部分領(lǐng)域取得了較為顯著的效果。

如在智能問答領(lǐng)域，利用實體識別、實體關(guān)系抽取等技術(shù)實現(xiàn)了基于智能問答的知識圖譜;在推理領(lǐng)域，利用規(guī)則匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實現(xiàn)了基于知識推理的自然語言處理。

知識圖譜與人工智能技術(shù)相結(jié)合

知識圖譜是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要方向，是對現(xiàn)實世界的一種抽象和總結(jié)，可以實現(xiàn)實體間的關(guān)系查詢、屬性查詢、實體鏈接等功能，在人工智能領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

將知識圖譜與人工智能技術(shù)相結(jié)合，可以對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，獲得更多有價值的信息，也可以通過圖譜為用戶提供個性化、智能化的服務(wù)。例如客服機器人、智能問答系統(tǒng)、智能推薦系統(tǒng)等。

小結(jié)

知識圖譜是人工智能的重要應(yīng)用之一，而構(gòu)建流程決定了知識庫的質(zhì)量和應(yīng)用效果。在構(gòu)建過程中，需要充分利用已有的知識，積極探索新的方法和技術(shù)。

隨著技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)量的增加，基于本體和語義網(wǎng)構(gòu)建知識圖譜的方法已經(jīng)比較成熟。而深度學習框架作為人工智能中一個非常重要的技術(shù)，也逐漸開始被應(yīng)用于知識圖譜中。在未來，我們期待知識圖譜能夠更好地服務(wù)于人類，讓機器更好地理解世界。

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