知识图技术理解知识图的主要技术

知识图技术理解知识图的主要技术

知识图技术是基于语义网络的知识表示和知识推理技术。它使人们和机器可以通过将各种实体，概念，关系和属性之间的语义关系抽象为存储和管理图，从而更有效地理解和使用知识。知识图技术已被广泛用于自然语言处理，数据挖掘，智能问答，智能建议和其他领域。它不仅可以提高数据的可访问性和可见性，而且还可以为人工智能的发展提供坚实的基础。

知识图技术1

表达知识的方法

知识图或知识系统的研究实际上是悠久的历史。在很小的时候，人工智能研究人员和互联网工程师都试图建立一个完整的知识系统，以更好地运用人类知识成就。因此，对知识表示的研究一直是一个悠久的历史，包括逻辑表示，语义网络，框架表示，脚本表示，基于语义网络的知识描述系统等。

由于空间限制，本文介绍了基于语义网络的更重要的语义网络，框架表示和知识描述系统。

1）语义网络

语义网络是研究人类联想记忆时M年提出的心理模型。通常，语义网络是由有向图表示的知识系统，它表示知识为互连点和边缘，节点表示概念，而边缘表示概念之间的语义关系。

语义网络中最基本的单元称为语义原始单元，可以由熟悉的三胞胎表示：例如，通过语义网络，“香港位于中国南部”可以表示为下图中的三胞胎形式：

当然，语义网络中可能存在多种关系，例如实例关系，分类关系，成员关系等。语义网络由大量实体及其关系组成。语义网络以如此简单的方式描述了现实世界中的所有知识。它的优势是它易于计算机存储和检索，其缺点是推理过程是复杂且不完整的，并且需要不同的关系来进行不同的关系。

此外，应该注意的是，在语义网络中，没有对节点和边缘的标准定义，也就是说，它是完全用户定义的。没有标准，一方面，它将增加知识共享的难度；另一方面，知识描述和知识示例很难分开。

CNKI（）成立于1988年，是一个典型的语义网络。它是由Dong 教授建立的。有兴趣的学生可以关注它。 Dong 教授认为，知识库或知识图的构建应首先设计知识工程师的完整知识框架，然后填写相关领域专家的现场知识。这是典型的自上而下的施工模型。

2）知识框架表示

知识框架表示是由人工智能学者在1975年提出的。所谓的知识框架方法是通过模仿人类对世界的理解模型，将现实世界中的事物抽象成某个基于特定情况的框架。该框架定义了这东西应该具有或可能具有属性，也称为插槽。

让我们以一个具体的例子，您将理解。如下图所示，框架表示形式用于表示“计算机主机”。它总共有6个属性，即插槽，包括“主机名”，“制造商”等。“ Host”是“计算机主机”概念的一个示例，它分别填充了每个属性的值。

具有编程经验的学生应该能够很快了解框架表示。它与面向对象的编程的想法完全相同，并且都是对现实世界的模仿。面向对象的编程中的类是框架表示中定义的框架；以对象为导向的编程中的类属性对应于框架表示中的插槽。面向对象的编程中的对象对应于框架表示中的特定实例。

框架表示的优势在于其强大的结构表达能力及其与人类思维过程的亲密关系。它的缺点是面对现实世界的复杂性和多样性，设计框架系统太难了。另一方面，很难将不同框架系统之间的框架对齐，并且很难建立统一的标准。此外，基于框架系统的思想，很难实现知识系统的自动结构。

一个更著名的基于框架的知识库被称为，感兴趣的学生可以关注它。

3）语义网中的知识符号：XML，RDF和OWL

首先要说的是，这里的语义网络与上面的语义网络完全不同。语义网络的概念来自互联网。人们期望互联网可以更有效地组织信息，以便可以充分利用互联网中的丰富资源，而不仅仅是通过像现在这样的薄弱结构在互联网中组织信息。因此，语义网也称为Web3.0。

那么，如何实现语义网络中知识的表示？当前，语义网络中有三个知识描述系统，包括XML，RDF和OWL，它们定义了中知识表示形式。

1。xml

全名是可扩展的标记语言（），它是最早的语义网络标记语言。 XML是从Web标签语言到语义表达语言的飞跃。 XML起源于HTML。与HTML相比，XML更具扩展性和结构性。因此，它可以应用于语义网络。在语义网络中，XML标签不再仅仅是网页格式的徽标，而是包含自己的语义。

如下图所示，它是使用XML代表“电影明星”概念的一个示例。它定义了诸如“名称”，“出生地”和“种族”之类的属性，这些属性可以完全代表这一概念。

2.RDF（帧）

资源描述框架（RDF）也是W3C提出的语义Web描述框架。它假设任何复杂的语义都可以通过几个三胞胎的组合来表示，并定义了诸如“对象 - -value”或“ --”之类的三胞胎的形式。怎么样，不是很熟悉吗？实际上，IT和语义网络之间没有根本区别。不同之处在于，RDF将所有属性和概念归一化，避免语义网络的缺点是不便共享的，并且难以区分知识描述和知识实例。

因此，RDF可以具有完整的知识查询语言集。

3. owl（Web）

网络本体语言（OWL），RDF的改进版本。 OWL定义了基于RDF的独特语法，主要包括两个部分：头部和身体。

标题：当OWL描述一个本体（概念）时，将预先定制一系列名称空间，并且名称空间中的预定义标签将形成某个概念的负责人。例如，可以通过这种方式表达电影明星本体论的负责人：

一个概念的例子

电影明星

它代表了模块当前描述的概念。

主题：猫头鹰的主题是描述类别，实例和概念属性之间相互关联的关系的部分。它是猫头鹰的核心。例如，上述电影中明显的概念可以具有以下组成部分：

通常，OWL还基于三倍的知识描述了知识。与RDF相比，OWL更为标准化，功能更强。

知识图技术2

什么是知识图

首先提出了知识图的概念，旨在描述客观世界之间的概念，实体，事件及其关系，并作为构建下一代智能搜索引擎的核心基础。用外行的话来说，知识图是通过将所有不同类型的信息一起连接在一起获得的关系网络。知识图提供了从“关系”的角度分析问题的能力。

知识图是语义知识的相对常见的正式描述框架。它使用节点表示语义符号，并使用边缘表示符号之间的语义关系。

用外行的话来说，知识图需要解决问题：我们如何更好地描述复杂，多样化和大量的互联网数据？

知识图技术3

知识图中的知识表示

知识图中的知识表示方法通常基于本体论作为核心和RDF三重模型作为基础框架，但它反映了更多元的多层次语义关系，例如真实对象，类别，属性，属性和关系。

在这里，我们正式介绍本体论的概念。所谓的本体学实际上是知识图中的一个概念。它使用一些属性或功能来描述客观世界中某种类型的事物的共同特征。并通过“关系”来描述其与其他本体论的关系。例如，本体论的“作家”具有诸如“代表性作品”和“获奖奖项”之类的属性，并且是与本体论的“艺术家”的“关联关系”。

在知识图中，知识表示包括两个级别：知识定义（知识系统）和知识示例。

·知识的定义（知识主体）描述了本体论和本体论之间的关系，是上层建筑。

·知识实例是本体的实例，与真实数据存储层相对应。

此外，因为知识图的最重要功能是实现知识推理并执行语义计算。为此，关于知识的数值表示方法的一些研究已经开始出现。基于币化的知识表示有利于知识推理，但目前仅在研究阶段。有兴趣的学生可以自己搜索和学习。

知识图技术4

知识图技术研究内容

当前，世界上著名的高质量大规模开放知识图还包括除了自己的知识图外，图形和其他知识图包括多种语言和广阔领域，以及中国开放知识图表平台。

知识图技术在知识表示，知识图构造和知识图应用方面包括三个研究内容。

知识表示技术可以分为象征主义和联系主义。特定表示方法可以分为三类。

（1）基于符号逻辑的知识表示。它主要包括逻辑表示，生产性表示和框架表示。在当前的大规模数据时代，知识表示问题不能很好地解决。

（2）全球网络内容的知识表示。它主要包括XML语言，RDF描述框架，猫头鹰语言等。当前，RDF三重表示方法在行业中广泛使用。

（3）表示学习。表示学习的目的是通过机器学习或深度学习来表示研究对象的语义信息为密集和低维的实价向量。与传统方法相比，它可以显着提高计算效率，有效地减轻数据稀疏性，并使从不同来源获得异质信息融合变得更加容易。

知识图技术5

发展起源

具体而言，知识图是一种现代理论，它结合了诸如应用数学，图形，信息可视化技术，信息科学等主题的理论和方法。与指标引用分析，共呈现分析和其他方法，并使用视觉图来生动地展示多个核心集成的核心结构，发展历史，发展历史，尖端和整体知识结构。

它通过数据挖掘，信息处理，知识测量和图形图来显示复杂的知识字段，揭示了知识领域的动态发展法律，并为纪律研究提供了实用且有价值的参考。

到目前为止，其实际应用逐渐扩大并在发达国家取得了良好的成果，但它仍处于我国研究的初始阶段。

知识图技术6

知识图类型

到目前为止，学术界实际上尚未对知识有明确的定义。一般而言，知识可以被视为人类对自然和人类本身的探索结果的总和。

这听起来可能有些抽象，我们通常可以将知识分为领域知识，百科全书知识，场景知识，语言知识和常识知识。根据存储知识的类型，可以将知识图的类型分开，包括：

域知识图；

常识图。

域知识图的知识集中在一个特定领域，这有利于保险，医疗保健，法律等，并且相对难以建立。顾名思义，常识图涵盖了广泛的知识，并且具有无所不包的知识，从而更加难以构建。

知识图技术7

知识图是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现人类思维能力（例如推理和预测）的关键。由于信息提取，知识融合和知识图的知识推理等过程都依赖于NLP技术，因此知识图和NLP通常是不可分割的。

在知识图中，如何有效地表示现实世界中的知识是知识表示的内容。知识表示已长期研究。在当今的知识图领域中，知识是根据语义网的框架（三元）表示的。

知识图是一个具有挑战性且非常有趣的领域，它改变了现有的信息检索方式：

（1）一方面，概念检索是通过推理实现的；

（2）另一方面，用户以图形方式显示了用户，这使人们可以摆脱手动过滤网页的模式以查找答案。

目前，基于知识图的服务和应用程序是主要的研究热点。根据应用方法，它可以分为语义搜索，知识问题和答案，以及基于知识的大数据分析和决策等。知识图的一个非常重要的作用是知识推理，知识推理是人工智能的重要技术方法。

基于知识图的信息技术在军事领域也有广泛的应用需求。江凯（Jiang Kai）和其他人提出了基于“基于知识图的军事信息搜索技术架构”中知识图的军事信息搜索技术架构，并与军事数据库搜索结合了具体步骤。基于知识图的军事信息搜索具有广泛的应用程序方案，可以支持各种应用程序，例如情报支持，战斗计划和辅助决策。在航空航天系统中，对于研究过程中存在的大量知识和信息，通过知识图代表的知识工程技术，可以完全利用该信息来实现知识资源的全面和完整发展，有效利用和知识创新。

知识图技术8

知识建模/知识系统的建设

知识系统（也称为知识建模）的构建是指表达知识的方式。它的核心是构建一个本体来描述目标知识。

所谓的本体论是一个知识描述框架，它定义了知识类别，每个类别所属的概念和实体，某种类型的概念和实体的属性以及概念与实体之间的语义关系。有兴趣的学生可以查看中国常识系统的示例：。

建立知识系统有两种方法：

·一个是上下的：也就是说，首先建立一个完整的知识系统，然后填写知识系统；

·另一个是自下而上的：在知识提取的过程中，自动扩展并建立知识系统。最受欢迎的自下而上方法是目前最受欢迎的方法。

目前，知识图中的数据使用RDF数据模型（即熟悉的三重模式，即“实体1” - “关系” - “实体2”。例如，三重，“董事长（Ma ，ping of of China）”，“主席”的意思是关系，“ Ma ”是主实体，而“中国的Ping An”是尾巴实体。

目前，大多数知识图都是以自下而上的方式构造的，知识图的粗糙构造过程是连续迭代和更新的过程。

知识图技术9

主要功能

1。用户搜索的次数越多，并且范围更大，搜索引擎可以获得的信息和内容越多。

2。给字符串赋予新的含义，而不仅仅是简单的字符串。

3。结合所有学科，以促进用户搜索时的连贯性。

4。为用户找到更多准确的信息，做出更全面的摘要，并提供更深入和相关的信息。

5。系统地向用户显示与关键字相关的知识系统。

6.从整个互联网中汲取有用的信息，以便用户可以获得更相关的公共资源。

知识图技术10

知识获取

知识获取是从大量文本数据中获取结构化知识的过程。不同的数据来源，获得知识的难度和手段也不同。如果有大量的结构化和半结构化数据，那么获得知识的过程将相对容易。不幸的是，在大多数情况下，在构建知识图的过程中，我们面对非结构化数据。面对非结构化数据，需要使用各种信息提取方法来获得文本中的隐藏三元。

通常，信息提取包括以下基本任务：实体识别，实体歧义，关系提取和事件提取。这些是知识图引入的关键点，我们将在以下特殊文章中详细介绍它。

信息提取：从各种类型的数据源中提取实体（概念），属性和相互关系，并在此基础上形成本体学知识表达。

知识整合

获得新知识后，需要将其集成以消除矛盾和歧义。例如，某些实体可能具有多个表达式，并且特定标题可能对应于多个不同的实体，等等。

在许多情况下，数据源不是单个。当知识来自多个系统时，需要知识融合。例如，最初建立了知识图，但是现在需要用一批补充知识对其进行更新，因此需要对其进行更新和重复进行更新。

知识整合的过程将大致包括知识系统的集成和示例的整合。知识系统的融合是两个或多个异质知识系统的融合，并且映射了相同的类别，属性和关系。实例的融合是实例在两个图中的融合，包括实体实例和关系实例。

知识图技术11

知识图概念

知识图以结构化的形式描述了客观世界中的概念，实体及其关系，将互联网的信息表达为更接近人类认知世界的形式，提供了更好的能力，可以在互联网中组织，管理和理解大量信息。知识图为互联网的语义搜索带来了活力，并且在智能问答中也表现出强大的力量，并已成为由互联网知识驱动的智能应用程序的基础架构。

知识图的本质是语义网络。该网络由节点和边缘组成。网络节点代表实体或概念或属性，边缘代表其关联关系。知识图中包含的主要节点是：

·实体：指客观世界中的特定事物，例如某个人，某个城市，某种植物，某种商品等。世界上所有事物都是由特定事物组成的，是指实体。实体是知识图中最基本的元素，并且不同的实体具有不同的关系。

·概念：是指人们在理解世界的过程中形成的客观事物的概念表示。它是具有相同特征的实体的集合，例如国家，城市，人和等。

·属性：用于区分实体的特征并描述事物的固有信息，例如中国地区，人口等。

关系描述了节点之间的客观关系，例如资本描述了北京与中国之间的关系。

知识图技术12

知识处理

对于已集成的新知识，有必要进行质量评估（零件需要手动参与），并将合格的零件添加到知识库中，以确保知识库的质量。添加新数据后，可以进行知识推理，可以扩展现有知识，并可以获得新的知识。

知识存储

知识存储是研究如何存储现有知识图。当前的知识图存储基本上是基于图数据库，而最受欢迎的数据库是NEO4J。

知识推理

通过知识建模，知识获取和知识集成，可以基本上构建知识图。但是，由于知识的不完整，很多时候，构建的地图通常缺少许多。由于数据的稀疏性，很难通过提取和融合方法丰富地图。目前，有必要通过知识推理来弥补地图中大量的关系和实体缺陷。

知识图技术13

知识图分类

从域的角度来看，知识图可以分为一般（独立于领域的）知识图和特定于领域的知识图：

①常识图：通用知识图可以生动地看作是通用领域的“结构化百科全书知识库”，该领域包含了现实世界中大量的常识知识，并且具有广泛的覆盖范围。

②特定于场的知识图：特定于场的知识图也称为行业知识图或垂直知识图。它通常针对特定领域，可以被视为“基于语义技术的行业知识基础”。

知识图技术14

知识图如何代表结构化知识

什么是知识的代表

知识表示是知识图中非常重要的概念。知识表示对知识图的重要性就像内部技能和心理方法对无与伦比的武术的重要性一样。例如，在英雄会议上，杨郭在一开始只练习了狗的棍棒技术。他无法击败金·金·佛法国王的学徒Huo Du。当Huang Rong向他揭示了狗棍棍子技术的心理方法时，他立即击败了敌人。

知识图中的知识表示也是如此。例如，要应用存储的知识，最重要的是能够推理知识，知识表示形式和手段决定了知识推理的形式和困难；此外，知识表示形式还决定了知识获取的形式和困难。可以看出，合适的知识表示方法对于知识图的构建至关重要。

因此，当我们学习知识图的无与伦比的武术时，我们还需要熟悉其内部技能，心理方法和知识表达。

那么，知识的代表是什么？作者认为，我们可以从以下两个方面理解知识表示是什么：

1。知识表达意味着什么？

知识表示代表了关于外部世界的人类结论。这些结论应在没有实践的情况下获得，并且可以单独思考和推理获得。这样，可能会有一些抽象而简单的理解。知识意味着人类世界中的一些经验，事实，思想等。例如，物理教科书中的各种概念和定理；今年中国娱乐业发生的各种血腥事件；马克思主义杂种的各种具体讨论和历史经验，等等。

2.如何表达人类世界的经历？

也就是说，知识表示的具体手段和形式。对于特定的手段和形式，您将在稍后清楚地了解知识表示的特定方法。在这里，我们将首先介绍所有知识表示方法的特征。

知识表示通常由大量的本体论惯例和实体组成，并以有效的方式组织，以便可以构建和支持有效的知识推理，使人们更容易表达和分享对世界的理解。

知识图技术15

知识图相关技术

知识图技术是指用于构建知识图的技术。具体而言，知识图技术包括三个有关知识图表示，知识图构造和知识图存储的研究内容。

·知识图表示

知识图表示（图），也称为知识图嵌入（图），关键思想是将知识图中的实体和关系映射到连续矢量空间中，同时保留知识图的固有结构。实体和关系嵌入表示形式有利于执行各种任务，包括知识图完成，关系提取，实体分类和实体分析。

以下是在知识图表示技术中的代表性方法，即模型。

等。提出了一个将知识图中关系视为实体之间某种翻译向量的模型。对于每个事实三重（H，R，T），该模型代表同一向量空间中的实体和关系，并将关系向量r视为头部实体向量H与尾部实体向量t的转换，即H+r≈T。例如：对于给定的两个事实（邪恶的导演，江温（Jiang Wen）并没有抑制正义）和（导演冯·肖（Feng ），除了获得：江旺 +导演≈奥我们还可以将R视为从H到T的翻译，因此也称为翻译模型，对于每个三重（H，R，T）我希望：H+R≈T，评分函数定义为（H+R）和T之间的负距离。

Trane图

·知识图的构造

知识图的逻辑结构主要分为：数据层和模式层。数据层包含大量事实信息，即三重表示，例如（实体，关系，实体）或（实体，属性，属性值）。将这些数据存储在图形数据库（例如，由 等独立开发的开源NEO4J，SONES，图形等）将形成一个大规模的实体关系网络，从而形成知识图。模式层是知识图的核心，它构建在数据层上，并存储精致的知识。

知识图的构造是使用自动或半自动技术从结构化，半结构和非结构化数据资源中提取知识的过程，并将其沉积到数据层和模式层中。自下而上的知识图构造是一个迭代更新过程，涉及的技术主要包括：信息提取，知识融合和知识处理。

知识图架构

·知识图的存储

本节介绍了知识图中涉及的图形数据模型，图形数据库查询和公共图数据库。

- 图数据模型

图形模型是图形数据库以表达图形数据的抽象模型。当前，主流图数据库使用的图形模型主要包括两种类型：资源描述框架（，RDF）和属性图（Graph）。

- 图数据库查询

with , based on graph data have , which puts on query . The graph does not have a query that is by the . to the logic, query ​​can be into two types: and .

query : query only what goals to , but does not care about what logic the uses to . It is to upper-level users. SQL is a query . In the field of graph , a query for is first by Neo4j. A query for RDF is that all that RDF will be .

query : query tells the graph how to an . It a of and high . It is a chain based on Scala, which can be into a high-level query , but also has the of a small of .

The of graph will the path and of and have broad . In the , with the and of graph , we can that it will a for the of human and , to move to a level, and bring more and space to human .

同城信息网