知识图谱怎样构建 (知识图谱怎样从半结构化数据中抽取知识)

本文目录导航：

• 知识图谱怎样构建
• 【案例分享】知识图谱在介绍等场景下的运行通常
• 生存服务畛域知识图谱实例：美团大脑
• 知识图谱平台：第四范式Sage Knowledge Base

  第四范式开发了低门槛的知识图谱平台，允许智能化知识图谱示意学习。
  
  以三元组到子图的示意学习为例，他们设计了基于三元组和门路的模型，如双线性模型、PTransE、RSN和Interstellar，以及图神经网络模型RED-GNN。
  
  这些模型旨在捕捉更丰盛的知识示意和语义消息。
  
  

  

  具体了解Sage Knowledge Base技术，可访问《AI技术运行案例手册》。

• 其余运行案例
• 干货分享—人工智能|知识图谱片面解析
• 干货分享—人工智能|知识图谱片面解析

知识图谱怎样构建

知识图谱构建关键分为自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。

自顶向下构建方式须要先定义好本体，再基于输入数据实现消息抽取到图谱构建的环节。

该方法更实用于专业知识方面图谱的构建，比如企业知识图谱，面向畛域专业用户经常使用。

自底向上构建方式则是从开明的OpenLinkedData中抽取置信度高的知识，或从非结构化文本中抽取知识，实现知识图谱的构建。

该方式更实用于知识性的知识，比如人名、机构名等通用知识图谱的构建。

本文并重引见自顶向下构建方式的相关流程和技术，并用于构建企业知识图谱。

以后业界干流的知识图谱构建方式是基于企业外部数据、地下数据，图谱服务商以处置打算方式协助客户定制构建知识图谱。

这样的方式无疑老本十分高并且效率很低，通常须要很长的周期才干实现。

同时，企业没有介入感，图谱构建也存在很大偏向，难以用于实践业务中。

【案例分享】知识图谱在介绍等场景下的运行通常

知识图谱作为语义与结构消息的集成，近年来在介绍、医疗等畛域展现出宽泛运行。

以下是两个成熟的运行实例。

生存服务畛域知识图谱实例：美团大脑

美团为了优化商家和用户体验，构建了生存文娱畛域的大规模知识图谱。

在介绍场景中，美团面临可解释性需求强、畛域多样、数据稠密和时空复杂等疑问。

处置打算包含结构化消息展现，如经过药品效用展现给用户，以及应用图谱门路启动介绍，如经过“奶茶”介绍相关口味的子类。

在美团大脑中，知识推理生成的介绍理由基于用户与商户的门路关联，如介绍“和你一样的四川老乡也青睐这家店的水煮鱼”。

更多细节可见《AI技术运行案例手册》。

知识图谱平台：第四范式Sage Knowledge Base

第四范式开发了低门槛的知识图谱平台，允许智能化知识图谱示意学习。

以三元组到子图的示意学习为例，他们设计了基于三元组和门路的模型，如双线性模型、PTransE、RSN和Interstellar，以及图神经网络模型RED-GNN。

这些模型旨在捕捉更丰盛的知识示意和语义消息。

具体了解Sage Knowledge Base技术，可访问《AI技术运行案例手册》。

其余运行案例

知识图谱还裁减到了学术界，如Mila试验室的逻辑规定推理，以及电力行业中的知识图谱。

要了解更多运行，可登录《AI技术运行案例手册》失掉资源。

干货分享—人工智能|知识图谱片面解析

干货分享—人工智能|知识图谱片面解析

知识图谱是人工智能畛域中备受关注的技术之一，它经过图模型衔接事实环球实体和相关，提供实时关联数据的处置打算。

上方将深化讨论知识图谱的定义、运行和构建。

知识图谱定义为一种图数据结构，由实体（Entity）、相关（Relationship）组成，经过三元组（实体-相关-实体）表白环球间的咨询。

例如，谷歌知识图谱旨在优化搜查答案品质和效率，智能搜查借此了解用户用意，提供更精准的消息，如搜查身份证号可取得片面关联数据。

知识图谱的运行场景宽泛，如智能搜查优化查问准确性和效率，知识问答系统如微软小冰经过了解人造言语提供答案，相关网络如天眼查用于企业关联剖析，金融风控中经过不分歧性检测识别危险，数据意外剖析则用于预警业务疑问。

知识图谱的架构包含知识建模、存储、抽取、融合、计算和运行等步骤，这些环节独特构建一个高效的知识体系，如商业剖析中经过规定提取特色辅佐决策。

目前市场上已有DBPedia、Yago、Wikidata等开明平台，国际如等也在踊跃推进知识图谱的开展。

在大数据时代，知识图谱优化数据整合和应用才干至关关键，是企业和社会更新改革的关键起因。

总的来说，知识图谱是人工智能中一个关键的技术撑持，经过联合AI处置业务和数据的才干，将为企业和社会带来反派性的提高。

欲了解更多概略，可参考相关资料。