知识图谱

知识表示与知识图谱 摘要： ​ 与⼈类⾃然语⾔、绘画、⾳乐、数学语⾔、物理模型、化学公式等类似，人类需要有一种表示和传承形式，来获取、表示和处理知识，这也是⼈类⼼智区别于其它物种⼼智的重要特征。当与计算机系统结合后，就出现了在计算机中如何表达知识的问题，即人类知识的表达方法问题。本文概述了知识表示的主要理论和技术方法，并扩大到采用什么方式来实现知识表示的问题，即知识图谱建模。 一、 知识表示问题 开放性问题： 人类可以用语言、文字、绘画、音乐等形式表达某个方面的思想，但如何表达人类的知识呢？ 知识到底是什么？知识的特点是什么？知识与上述其他方式又有什么本质区别呢？ 如何在概念层面、逻辑层面和物理层面表示知识呢？ 知识表示： ⽤易于计算机处理的⽅式来描述⼈脑的知识 知识表示与其他形式的最大不同不在于数据格式、数据结构或编程语⾔ 知识表示与其他表达方式之间最大的区别在于：知识表示⽀持推理 从当前的研究现状来看，基于图的知识表示方法成为被广泛采纳的方法 知识表⽰⽅法为知识图谱的概念建模提供了理论基础 知识图谱： 旨在建模、识别、发现和推断事物、概念之间的复 ...

领域知识图谱技术概览 一、 领域知识图谱的特点 与搜索引擎、百科等通用领域知识图谱不同，在垂直应用领域的知识图谱基于行业或领域数据构建，通常： 具有更丰富、严格的数据模式（通常具备一定基础，具有多样的结构化、半结构化和结构化数据基础） 具有更好的领域知识深度要求（知识内容要求更丰富、更专业、质量更高） 具有更高的准确性要求（知识推理的准确性需求更高） 二、领域知识图谱的构建流程 与通用知识图谱的构建过程相似，大致包括以下几个阶段： 2.1 领域知识建模阶段 前提条件：需要具备知识图谱模型的基础知识（掌握关系模型，虽然现在缺少统一的模型） 主要目的：确定知识体系的结构（根据需求定义概念、实体、属性、关系、事件等基本要素） 输入：业务应用需求 输出：知识图谱的Schema（借助关系型数据库的概念） 建模方法：与关系型数据库相似，存在自顶向下和自底向上两种设计思路，对于习惯关系型数据库的人肯能在思维方式上需要做转换； 主要内容：知识图谱的语义描述框架、Schema与本体、知识交换语法、实体命名及ID体系等 类比：类似于关系型数据库的早期概念设计和表结构设计 2.2 领域知 ...