知识图谱全套讲解(一文看懂知识图谱是什么)(1)

人工智能发展正旺,随之而来“知识图谱”的出现率逐渐增多,有人可能会疑问这个知识图谱是个啥?知道它有何用?

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大多数人都听说过人工智能,但并不能清晰地概括出人工智能是什么,有点抽象,概念又有点模糊。(对,是有点)

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而知识图谱就好比一把神奇的钥匙,能够帮你打开人工智能这扇“令人眼花”的大门,让你豁然开朗明白啥是AI。此外,知识图谱也是人工智能的精髓所在,想在AI里玩得转,知识图谱的东西怎么也得get些。

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下面小融就带大家一起来了解:知识图谱是什么,及其用途何在?

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此处脑补音效吧

什么是知识图谱?

知识图谱在本质上,是一种揭示实体之间关系的语义网络。

首先我们要先区分信息和知识的不同,我们经常能看到或听到客观事实是信息,而知识是对外部客观规律的梳理和总结。

这么看可能还不太直观,业界有一种经典的解读,来区分“信息”与“知识”,看下图。

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以此来推论,我们很容易理解,只要将信息与信息之间建立起某种联系,就能形成“知识”。这个知识,在某种程度上把它也可以看成是一件事的事实(Fact),其中一个知识/事实往往由一个主、谓、宾的组合所构成。而茫茫多的知识/事实有机组成的即为知识图谱。

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知识图谱干嘛用?

说起这个,先让我们把时间拨回到2012年5月份,那时由Google正式提出了知识图谱(Knowledge Gragh)概念,其当时的初衷是为了优化搜索引擎所给出的答案,以及提升用户体验和搜索质量用的。

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例如:小李想知道“李嘉诚的大儿子”是谁,度娘一下,搜索引擎就会精准反馈李泽钜的信息,说明搜索引擎理解了小李的意图,知道他要找“李泽钜”,而不是仅反馈关键词为“李嘉诚的大儿子”的网页。

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随着知识图谱的技术不断发展,知识图谱为互联网上海量、动态、结构不同的数据进行组织、管理和表达,提供了一种更为有效的方式,这让网络的智能化水平更高。从而衍生出智能搜索、智能问答机器人、个性化推荐等应用产品。

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同时纵向垂直各个领域,在金融证券、电子商务、医疗、能源、交通、电信等需要海量大数据分析的行业,知识图谱能够更及时高效地提供领域知识,降低操作风险,完善用户消费体验等。总之,其在带来便利的同时能够大幅降低企业运营成本,提升效率。

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知识图谱体系架构

那么,看似一个挺简单的知识图谱,其背后的构建过程是怎样的呢?

常规的海量知识库的构建需要多种智能处理技术的支持。构建的流程大体为,首先通过知识抽取技术,从一些公开的半结构化、非结构化数据中提取出实体、关系、属性等要素;再通过知识融合技术,可消除实体、关系、属性等其之间的歧义,形成高质量的知识库;最后会应用到知识推理技术,则是在已有知识库中进行深度挖掘隐含的知识,丰富并扩展知识库。(了解更多,或免费体验AI机器人产品,请关注公众号:融汇金信)

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图片来源于网络

到此,细心的朋友可能已经发现了,知识图谱说到底关键在“更新”上,人们的知识边界、认知领域、业务需求都会随着时间不断变化和增进,因此,知识图谱的内容也要“与时俱进”,不能原地踏步,无论是什么行业的知识图谱,都需要不断更新,扩展增加新的知识内容。

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国内首创自学习财经知识图谱

目前,我国的知识图谱构建技术大部分还基于手工建立,因此当领域覆盖广泛时,构建知识图谱非常耗时,且准确率极低。以财经领域为例,据了解,目前没有其他企业构建的知识图谱可以覆盖产业的所有细分领域。

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融汇金信是国内首家通过自学习和深度学习技术,自动构建财经领域知识图谱的人工智能企业。通俗上讲就是不通过人为的数据维护和添加,靠自主学习进行抓取补充、组织和管理知识。相比传统依靠手工来构建的知识图谱,在海量的数据面前,自学习知识图谱大幅提升操作效率,同时也避免了不必要的人工失误风险。

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融汇金信自学习知识图谱

据样本统计,目前融汇金信的知识图谱已能识别公司供货商及客户关系、行业公司所属关系、行业上下游关系、行业产品细分关系、公司产品所属关系等累计共2873万种关系。已累计生成知识库实体规模达到367万。知识库的自动生成知识准确率超过95%

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融汇金信自学习知识图谱

依托自学习建立的知识图谱,可帮助企业快一步掌握商业交易背后的关系和规律、盈利关键点、自身的优势及潜在风险等,有效提升企业核心竞争力。未来,融汇金信将持续在知识图谱领域深耕细作,引领本土知识图谱技术在今后的创新道路上快速前进。

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