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導讀：知識圖譜的概念誕生于2012年，由Google公司首先提出。知識圖譜的提出是為了準確地闡述人、事、物之間的關(guān)系，最早應用于搜索引擎。知識圖譜是為了描述文本語義，在自然界建立實體關(guān)系的知識數(shù)據(jù)庫。一般情況下，我們可以使用關(guān)系圖來表示知識圖譜。

作者：劉宇趙宏宇劉書斌孫明珠

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

01 什么是知識圖譜

我們可以從不同的視角去審視知識圖譜的概念。

在Web視角下，知識圖譜如同簡單文本之間的超鏈接一樣，通過建立數(shù)據(jù)之間的語義鏈接，支持語義搜索。
在自然語言處理視角下，知識圖譜就是從文本中抽取語義和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
在知識表示視角下，知識圖譜是采用計算機符號表示和處理知識的方法。
在人工智能視角下，知識圖譜是利用知識庫來輔助理解人類語言的工具。
在數(shù)據(jù)庫視角下，知識圖譜是利用圖的方式去存儲知識的方法。

目前，學術(shù)界還沒有給知識圖譜一個統(tǒng)一的定義。在谷歌發(fā)布的文檔中有明確的描述，知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法。

知識圖譜還是比較通用的語義知識的形式化描述框架，它用節(jié)點表示語義符號，用邊表示語義之間的關(guān)系，如圖3-1所示。在知識圖譜中，人、事、物通常被稱作實體或本體。

▲圖3-1 知識圖譜示例

知識圖譜的組成三要素包括：實體、關(guān)系和屬性。

實體：又叫作本體（Ontology），指客觀存在并可相互區(qū)別的事物，可以是具體的人、事、物，也可以是抽象的概念或聯(lián)系。實體是知識圖譜中最基本的元素。
關(guān)系：在知識圖譜中，邊表示知識圖譜中的關(guān)系，用來表示不同實體間的某種聯(lián)系。如圖3-1所示，圖靈和人工智能之間的關(guān)系，知識圖譜和谷歌之間的關(guān)系，谷歌和深度學習之間的關(guān)系。
屬性：知識圖譜中的實體和關(guān)系都可以有各自的屬性，如圖3-2所示。

▲圖3-2 知識圖譜中的屬性

知識圖譜的構(gòu)建涉及知識建模、關(guān)系抽取、圖存儲、關(guān)系推理、實體融合等多方面技術(shù)。知識圖譜的應用則體現(xiàn)在語義搜索、智能問答、語言理解、決策分析等多個領(lǐng)域。

02 知識圖譜的價值

知識圖譜最早應用于搜索引擎，一方面通過推理實現(xiàn)概念檢索，另一方面以圖形化方式向用戶展示經(jīng)過分類整理的結(jié)構(gòu)化知識，從而使人們從人工過濾網(wǎng)頁尋找答案的模式中解脫出來，可應用到智能問答、自然語言理解、推薦等方面。

知識圖譜的發(fā)展得益于Web技術(shù)的發(fā)展，受KR、NLP、Web以及AI等方面的影響。知識圖譜的價值歸根結(jié)底是為了讓AI變得更智慧。

1. 助力搜索

搜索的目的是在萬物互聯(lián)的網(wǎng)絡中，能夠使人們方便、快速地找到某一事物。目前，我們的搜索習慣和搜索行為仍然是以關(guān)鍵詞為搜索目的，知識圖譜的出現(xiàn)可以徹底改變這種搜索行為模式。

在知識圖譜還沒有應用到搜索引擎上時，搜索的流程是：從海量的URL中找出與查詢匹配度最高的URL，按照查詢結(jié)果把排序分值最高的一些結(jié)果返回給用戶。在整個過程中，搜索引擎可能并不需要知道用戶輸入的是什么，因為系統(tǒng)不具備推理能力，在精準搜索方面也略顯不足。

而基于知識圖譜的搜索，除了能夠直接回答用戶的問題外，還具有一定的語義推理能力，大大提高了搜索的精確度。圖3-3所示是知識圖譜助力搜索示意圖。

▲圖3-3 知識圖譜助力搜索

2. 助力推薦

推薦技術(shù)和搜索技術(shù)非常相似，但是稍有區(qū)別。搜索技術(shù)采用信息拉取的方式，而推薦技術(shù)采用信息推送的方式，所以在推薦技術(shù)中有一些問題，比如冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題。

以電商推薦為例介紹知識圖譜在推薦上的應用。假設我買了手機，手機的強下位關(guān)系是手機殼，這樣系統(tǒng)就可以給我推薦手機殼，同時也可以推薦相似或互補的實體。圖3-4為知識圖譜助力推薦示意圖。

▲圖3-4 知識圖譜助力推薦

3. 助力問答

問答與對話系統(tǒng)一直是NLP在人工智能實現(xiàn)領(lǐng)域的關(guān)鍵標志之一。知識圖譜相當于是給問答與對話系統(tǒng)掛載了一個背景知識庫。

對于問答與對話系統(tǒng)或者聊天機器人來說，其除了需要實體知識圖譜和興趣知識圖譜等開放領(lǐng)域的稀疏大圖外，還需要針對機器人和用戶個性化的稠密小圖。同時，知識圖譜是需要動態(tài)更新的。圖3-5是知識圖譜助力問答示意圖。

▲圖3-5 知識圖譜助力問答

03 知識圖譜的架構(gòu)

知識圖譜的架構(gòu)涉及知識表示、知識獲取、知識處理和知識利用等多個方面。

一般情況下，知識圖譜構(gòu)建流程如下：首先確定知識表示模型，然后根據(jù)不同的數(shù)據(jù)來源選擇不同的知識獲取手段并導入相關(guān)的知識，接著利用知識推理、知識融合、知識挖掘等技術(shù)構(gòu)建相應的知識圖譜，最后根據(jù)不同應用場景設計知識圖譜的表現(xiàn)方式，比如：語義搜索、智能推薦、智能問答等。

從邏輯上，我們可以將知識圖譜劃分為兩個層次：數(shù)據(jù)層和模式層。數(shù)據(jù)層可以是以事實為單位存儲的數(shù)據(jù)庫，可以選用的圖數(shù)據(jù)庫有RDF4j、Virtuoso、Neo4j等三元組。

<實體，關(guān)系，實體>或者<實體，屬性，屬性值>可以作為基本的表達方式，存儲在圖數(shù)據(jù)庫中。模式層建立在數(shù)據(jù)層之上，是知識圖譜的核心。通常，通過本體庫來管理數(shù)據(jù)層，本體庫的概念相當于對象中“類”的概念。借助本體庫，我們可以管理公理、規(guī)則和約束條件，規(guī)范實體、關(guān)系、屬性這些具體對象間的關(guān)系。

知識圖譜有自頂向下和自底向上兩種構(gòu)建方式。自頂向下構(gòu)建是指借助百科類數(shù)據(jù)源，提取本體和模式信息，并加入知識庫中。自底向上構(gòu)建是指借助一定的技術(shù)手段，從公開的數(shù)據(jù)中提取資源，選擇其中置信度較高的信息，經(jīng)人工審核后，加入知識庫中。

在知識圖譜發(fā)展初期，多數(shù)企業(yè)和機構(gòu)采用自頂向下的方式構(gòu)建知識圖譜，目前大多企業(yè)采用自底向上的方式構(gòu)建知識圖譜。

知識圖譜的架構(gòu)如圖3-6所示。

▲圖3-6 知識圖譜的架構(gòu)

知識源：包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
信息抽?。?/span>就是從各種類型的數(shù)據(jù)源中提取實體、屬性以及實體間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上形成本體的知識表述。知識圖譜的構(gòu)建過程中存在大量的非結(jié)構(gòu)化或者是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在知識圖譜的構(gòu)建過程中需要通過自然語言處理的方法進行信息抽取。從這些數(shù)據(jù)中，我們可以提取出實體、關(guān)系和屬性。
知識融合：主要工作是把結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)以及信息抽取提煉到的實體信息，甚至第三方知識庫進行實體對齊和實體消歧。這一階段的輸出應該是從各個數(shù)據(jù)源融合的各種本體信息。
知識加工：知識加工階段如圖3-6所示，其中知識推理中重要的工作就是知識圖譜的補全。常用的知識圖譜的補全方法包括：基于本體推理的補全方法、相關(guān)的推理機制實現(xiàn)以及基于圖結(jié)構(gòu)和關(guān)系路徑特征的補全方法。

關(guān)于作者：劉宇，清華大學碩士，現(xiàn)就職于一家跨境電商公司，任技術(shù)總監(jiān)，主要負責該公司搜索推薦業(yè)務以及廣告的相關(guān)技術(shù)開發(fā)。目前工作的重點是落地算法在搜索系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、對話系統(tǒng)等具體業(yè)務場景下的應用。對機器學習、深度學習、大數(shù)據(jù)應用與開發(fā)等頗有研究。合著有《聊天機器人：入門、進階與實戰(zhàn)》一書。

趙宏宇，本科畢業(yè)于東北大學；研究生畢業(yè)于RIT，主修AI方向?，F(xiàn)就職于獵聘網(wǎng)，主要負責獵聘網(wǎng)推薦排序相關(guān)的工作。

劉書斌，本科畢業(yè)于東北大學，現(xiàn)就職于美團，資深系統(tǒng)開發(fā)工程師。曾在唯品會任職，主要負責搜索工程的架構(gòu)設計與實現(xiàn)等相關(guān)工作，在Elasticsearch方面有豐富的工程實踐經(jīng)驗。

孫明珠，碩士畢業(yè)于南京航空航天大學，現(xiàn)就職于獵聘網(wǎng)，擔任高級算法工程師，負責查詢理解、解析、擴展等NLP相關(guān)的工作。

本文摘編自《智能搜索和推薦系統(tǒng)：原理、算法與應用》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。