知识图谱基础⼊门（⼀）
知识图谱旨在采⽤图结构来建模和记录世界万物之间的关联关系和只是，以便有效实现更加精准的对象级搜索。其相关技术可以应⽤在搜索引擎、语⾔理解、推荐计算、⼤数据决策分析等众多领域。如今，知识图谱已经是实现认知层⾯的⼈⼯智能不可或缺的重要技术之⼀。希望通过本⽂，能对知识图谱相关技术有初步了解。
什么是知识图谱
知识图谱是⼀种⽤图模型来描述只是和建模世间万物之间的关联关系的技术⽅法。知识图谱由节点和边组成，节点可以是实体，如⼀个⼈、⼀本书，或是抽象的概念，如⼈⼯智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名或者实体之间的关系，如朋友、配偶。
知识图谱旨在从数据中识别、发现和推断事物与概念之间的复杂关系，是事物关系的可计算模型。知识图谱的构建设计知识建模、关系抽取、图存储、关系推理、实体融合等多⽅⾯的技术。⽽知识图谱的应⽤则涉及语义搜索、智能问答、语⾔理解、决策分析等多个领域。构建并利⽤号知识图谱需要利⽤知识表⽰、图数据库、⾃然语⾔处理、机器学习扥多⽅⾯的技术。
国内外典型的知识图谱项⽬
早期的知识图谱项⽬
Cyc是持续时间最久、影响范围较⼴、争议较多的知识库项⽬。其最初的⽬标是简历⼈类最⼤的常识知识库。
WordNet是注明的词典知识库，由普林斯顿⼤学从1985年开始开发。主要定义了名词、动词、形容词和副词之间的语义关系。
ConceptNet源于MIT媒体实验室的OMCS（Open Mind Common Sen）项⽬，类似于WordNet，但⼜⽐WordNet包含更多的关系类型。
互联⽹时代的知识图谱
Freeba。⼀个开放共享、协同构建的⼤规模链接数据库。2010年⾕歌受够了Freeba作为其知识图谱数据来源之⼀，2016年⾕歌宣布将其数据和API服务全部迁移⾄Wikidata，并正式关闭Freeba。
ita
DBpedia。数据库版本的Wikipedia，是从Wikipedia中抽取出来的链接数据库。
Schema。由Bing、Google、Yahoo和Yandex等公司共同⽀持的语义⽹项⽬。⾕歌统计显⽰超过31%的⽹页和1200万家⽹站已经使⽤Wikipedia发布语义化的链接数据。
Wikidata。其⽬的是构建⼀个免费开放、多语⾔、任何⼈或机器都可以编辑修改的⼤规模链接知识库。Wikidata继承了 Wikipedia的众包协作机制 ， 但与 Wikipedia 不同的是， Wikidata ⽀持以三元组为基础的知识条⽬(Item) 的⾃由编辑。⼀个三元组代表⼀个关于该条⽬的陈述（Statement）。 例如，可以给 "地球"的条⽬增加"<；地球，地表⾯积是， 五亿平⽅公⾥>"的三元组陈述。 截⾄ 2018年， WikidatWa ⼰经包含 超过 5000 万个知识条⽬。
此外还有BabeNet、NELL、Yago、Microsoft ConceptGraph和LOD等知识库
中⽂开放知识图谱
OpenKG是⼀个⾯向中⽂域开放的知识图谱社区项⽬，其主要⽬的是促进中⽂领域知识图谱数据的开放与互联。OpenKG聚集了⼤量开放的中⽂知识图谱数据、⼯具及⽂献。典型的中⽂开放知识图谱数据包括百科类的（狗尾草科技、 东南⼤学 ）、CN-DBpedia （复旦⼤学）、 XLore（清华⼤学）、Belief-Engine （中科院⾃动化所）、PKUPie （北京⼤学）、ZhOnto（狗尾草科技）等。OpenKG对这些主要百科数据进⾏了链接计算和容和⼯作，并通过OpenKG提供开放的Dump或开放访问API，完成的链接数据库也免费向公众开放。此外，OpenKG还对⼀些重要的知识图谱开源⼯具进⾏了收集和整理，包括知识建模⼯具Protege、知识融合⼯具Limes、知识问答⼯具YodaQA、知识抽取⼯具DeepDive等。
垂直领域知识图谱
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领域知识图谱是相对于DBPedia、 Yago、 Wikidata、百度和⾕歌等搜索引擎在使⽤的知识图谱等通⽤知识图谱⽽⾔的，它是⾯向特定领域的知识图谱，如电商、 ⾦融、医疗等。相⽐较⽽⾔，领域知识图谱的知识来源更多、规模化扩展要求更迅速 、知识结构更加复杂、知识质量要求更⾼、知识的应⽤形式也更加⼴泛 。
安逸是什么意思知识图谱的技术流程
知识图谱⽅法论涉及知识表⽰、知识获取、知识处理和知识利⽤等多个⽅⾯。⼀般流程为：⾸先确定知识表⽰模型，然后根据数据来源选择不同的知识获取⼿段导⼊知识，接着综合利⽤知识推理、 知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进⾏质量提升，最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现⽅法，如语义搜索、问答交互 、图谱可视化分析等。下⾯简要概述这些技术流程的核⼼技术要素。
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从多种来源获取知识图谱数据，包括⽂本、结构化数据、多媒体数据、传感器数据和⼈⼯众包等。每⼀种数据源的知识化都需要综合各种不同的技术⼿段。
对于⽂本数据源，需要综合实体识别、实体链接、关系抽取、事件抽取等各种⾃然语⾔处理技术，实
现从⽂本中抽取知识。
结构化数据库如各种关系数据库 ，也是最常⽤的数据来源之⼀。⼰有的结构化数据库通常不能直接作为知识图谱使⽤ ， ⽽需要将结构化数据定义到本体模型之间的语义映射， 再通过编写语义翻译⼯具实现结构化数据到知识图谱的转化。此外，还需要综合采⽤实体消歧、数据融合、知识链接等技术，提升数据的规范化⽔平，增强数据之间的关联。
语义技术也被⽤来对传感器产⽣的数据进⾏语义化 。 这包括对物联设备进⾏抽象，定义符合语义标准 的数据接⼝；对传感数据进⾏语义封装和对传感数据增加上下⽂语义描述等 。
⼈⼯众包是获取⾼质量知识图谱的重要⼿段。例如，Wikidata和Schema都是较为典型的知识众包技术⼿段。此外，还可以开发针对⽂本、图像等多种媒体数据的语义标注⼯具 ，辅助⼈⼯进⾏知识获取。
知识表⽰与Schema⼯程
出国留学的考试知识表⽰是指⽤计算机符号描述和表⽰⼈脑中的知识，以⽀持及其模拟⼈的⼼智进⾏推理的⽅法和技术。知识表⽰决定了图谱构建的产出⽬标，即知识图谱的语义描述框架（Description Framework）、Schema与本体（Ontology）、知识交换语法（Syntax）、实体命名及ID 体系。
基本描述框架定义知识图谱的基本数据模型（Data Model）和逻辑结构（Structure）
语法分析器
Schema与本体定义知识图谱的类集、属性集、关系集和词汇集
交换语法定义知识实际存在的物理格式
实体命名及ID体系定义实体的命名原则及唯⼀标识规范
按知识类型的不同，知识图谱包括词（Vocabulary）、实体（Entity）、关系（Relation）、事件（Event）、术语体系（Taxonomy）、规则（Rule）等。词⼀级的知识以词为中⼼，并定义词与词之间的关系，如WordNet、ConceptNet等。实体⼀级的知识以实体为中⼼，并定义实体之间的关系、描述实体的术语体系等。事件是⼀种复合的实体。
知识抽取
知识抽取按任务可以分为概念抽取、实体识别、关系抽取、事件抽取和规则抽取等 。 传统专家系统时代的知识主要依靠专家⼿⼯录⼊，难以扩⼤规模。现代知识图谱的构建通常⼤多依靠⼰有的结构化数据资源进⾏转化，形成基础数据集，再依靠⾃动化知识抽取和知识图谱补全技术，从多种数据来源进⼀步扩展知识图谱，并通过⼈⼯众包进⼀步提升知识图谱的质量。
结构化和⽂本数据是⽬前最主要的知识来源。从结构化数据库中获取知识⼀般使⽤现有的D2R⼯具，如Triplify、D2RServer、OpenLink、SparqlMap、Ontop 等。从⽂本中获取知识主要包括实体识别和关系抽取。
知识融合
多个知识图谱进⾏融合，或者将外部关系数据库合并到本体知识库时，需要处理两个层⾯的问题：通过模式层的融合，将新得到的本体融⼊⼰有的本体库中，以及新旧本体的融合：数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余。
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知识图谱补全与推理
常⽤的知识图谱补全⽅法包括：基于本体推理的补全⽅法，如基于描述逻辑的推理，以及相关的推理机实现，如RDFox、Pellet、RACER、HermiT、TrOWL等。这类推理主要针对TBox，即概念层进⾏推理，也可以⽤来对实体级的关系进⾏补全。
另外⼀类的知识补全算法实现基于图结构和关系路径特征的⽅法，如基于随机游⾛获取路径特征的PRA算法、基于⼦图结构的SFE算法、基于层次化随机游⾛模型的PRA算法。这类算法的共同特点是
通过两个实体节点之间的路径，以及节点周围图的结构提取特征，并通过随机游⾛等算法降低特征抽取的复杂度，然后叠加线性的学习模型进⾏关系的预测。此类算法依赖于图结构和路径的丰富程度。
更为常见的补全实现是基于表⽰学习和知识图谱嵌⼊的链接预测叫，简单的如前⾯介绍最基本的翻译模型 、组合模型和神经元模型等。这类简单的嵌⼊模型⼀般只能实现单步的推理。 对于更为复杂的模型，如向量空间中引⼊随机游⾛模型的⽅法，在同⼀个向量空间中将路径与实体和关系⼀起表⽰出来再进⾏补全的模型。
⽂本信息也被⽤来辅助实现知识图谱的补全。 例如，Jointly(w)、Jointly(z)、DKRL、TEKE、SSP等⽅法将⽂本中的实体和结构化图谱中的实体对齐，然后利⽤双⽅的语义信息辅助实现关系预测或抽取。这类模型⼀般包含三个部分：三元组解码器、⽂本解码器和联合解码器。三元组解码器将知识图谱中的实体和关系转化为低维向量；⽂本解码器则要从⽂本语料库中学习实体（词）的向量表⽰；联合解码器的⽬的是要保证实体、关系和词的嵌⼊向量位于相同的空间中，并且集成实体向量和词向量 。
魔兽英文名字知识检索与知识分析
基于知识图谱的知识检索的实现形式主要包括语义检索和智能问答。传统搜索引擎依靠⽹页之间的超链接 实现⽹页的搜索，⽽语义搜索直接对事物进⾏搜索，如⼈物、机构、地点等。这些事物可能来⾃
⽂本、图⽚、视频、⾳频、IoT设备等各种信息资源。⽽知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进⾏索引和搜索。知识图谱和语义技术也被⽤来辅助做数据分析与决策 。
dream on知识图谱的相关技术
知识图谱与数据库系统
知识图谱的主要数据模型有RDF图，属性图两种；知识图谱查询语⾔可以分为声明式（Declarative）和导航式（Navigational）。RDF三元组库的数据模型为RDF图，查询语⾔SPARQL。图数据库数据模型采⽤属性图，其上的声明式查询语⾔为Cypher、PGQL和G-Core。
⽬前，基于三元组库和图数据库能够提供的知识图谱数据存储⽅案可分为三类：
（1）基于关系的存储⽅案，包括三元组表、⽔平表、属性表、垂直划分、六重索引和DB2RDF等。
三元组表是将知识图谱中的每条三元组存储为⼀⾏具有三列的记录（主语、位于、宾语）。其优势是简单明了，但三元组表的⾏数与知识图谱的边数⼀样，其问题是将知识图谱翻译为SQL会产⽣⼤量三元组表的⾃连接操作，影响效率。
⽔平表的每⾏存储知识图谱中的⼀个主语的所有位于和宾语，相当于知识图谱的邻接表，但其缺点是所需要的列的数⽬过多，表中产⽣⼤量空值，⽆法存储多值宾语
垂直划分存储⽅案分为知识图谱中的每种谓语建⽴⼀张两列的表（主语宾语），表中存放由改谓语连接的主语和宾语，⽀持“主语-主语”作为连接条件的查询操作的快速执⾏。垂直划分有效解决控制问题和多值宾语问题，其缺点是⼤规模知识图谱的谓语表数⽬过多，复杂查询表连接过多，更新维护代价⼤。
六重索引存储⽅案是将三元组全部6中排列对应地建⽴为6张表。六重索引通过“空间交换时间”策略有效缓解了三元组表的⾃连接问题，但需要更多的存储空间开销和索引更新维护代价。
DB2RDF存储⽅案是⼀种较新的基于关系的知识图谱数据库。三元组表的灵活性体现在“⾏维度”，⽆论多少⾏三元组数据，表模式只有3列固定不变；DB2RDF⽅案将这种灵活性推⼴到了“列维度”，列名称不再和谓语绑定，将同⼀主语的所有谓语和宾语动态分配到某列。
（2）⾯向RDF的三元组库。主要的三元组库包括商业系统Virtuoso，AllegroGraph，GraphDB，BlazeGraph，开源系统Jena，RDF-3X和gStore。
（3）原⽣图数据库。Neo4j是⽤Java实现的开源图数据库。不⾜之处在于其社区办是单机系统，虽然
企业版⽀持⾼可⽤性集群，但其与分布式图存储系统的最⼤区别在于每个节点上存储图数据库的万正副本，⽽不是将图数据库划分为⼦图进⾏分布式存储，并⾮真正意义上的分布式数据库系统。如果图数据超过⼀定规模，系统性能就会因为磁盘、内存等限制⽽⼤幅度降低。英语三级成绩
