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    2018/05/21 10:48

    人工智能 知识图谱


    知识图谱是最近非常红火的一个概念,那么知识图谱究竟是什么呢?希望看过本文后,你能有一个基本的了解。

    知识图谱是结构化的语义知识库,其基本组成单位是『实体-关系-实体』三元组,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”

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    百度搜索引擎的知识卡片就采用了知识图谱技术

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    知识图谱包括知识获取,知识存储,知识融合,知识推理和知识应用几大点,其结构如下图所示

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    其中知识获取的来源包括结构化数据,链接数据,半结构化数据和文本数据(非结构化数据),其中文本数据的信息抽取是其重点领域。

    信息抽取分为实体识别,关系抽取,属性抽取三个步骤

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    实体识别定义及抽取方式如下图所示:

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    关系抽取定义及抽取方式如下图所示:

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    属性抽取定义及抽取方式如下图所示:

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    通过知识抽取,获取相关信息后,需要进行纯属,分为RDF存储和图数据库存储两种存储方式,其中图数据库存储较为常用;

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    下面的列表表示的是目前比较流行的存储数据库排名。从这个排名中可以看出neo4j在整个图存储领域里占据着NO.1的地位,而在RDF领域里Jena还是目前为止最为流行的存储框架。这部分数据来源于 DB-Engines Ranking

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    信息存储后,需要将其和现有数据库中的数据进行融合,这涉及到实体对齐,知识合并,知识加工三个步骤

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    实体对齐常用方式如下:

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    将新知识融合入数据库后,为了获取新知识,可以进行知识推理,推理方式有两种,基于逻辑的推理和基于图的推理。

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    基于逻辑的推理方式如下:

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    基于图的推理涉及到以下模型:

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    通过各种方式获取的知识,及推理产生的新知识,最终可以被用来为应用服务

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    其在金融领域可以应用于反欺诈,组团欺诈,不一致验证,失联客户管理等领域,感兴趣的童鞋可点击查看原文进行拓展阅读。


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    文章来源:贝壳外的宇宙

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