知识图谱基础知识之二——知识图谱的构建方法

上次介绍了知识图谱的一些基本概念,这次我们来谈谈知识图谱的构建方法。
我们知道知识图谱的数据是通过三元组(主语,谓词,宾语)的方式进行组织,每一个三元组代表一条知识,这些三元组并不是杂乱无章的堆砌在知识图谱中,而是按照一定的逻辑组织起来的。

1 知识图谱的数据结构

从知识图谱数据组织的架构来看,可以把知识图谱的数据分为两个层次,一个是数据模型层,数据模型是按照本体论的思想,勾画出来的数据组织模式,数据模型可以展示数据的组织方式,数据之间的相互关系,创建动植物的数据模型,可以按照动植物的通用分类标准,使用七个主要级别:界、门、纲、目、科、属、种 。可以将动植物的数据按照这个模型进行组织。
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数据模型可以看作是元数据,依据数据模型,数据才能得到有效的组织。数据模型除了确定对象之间的分类,关系,还要明确对象的属性,针对不同的知识图谱,需要收集的数据的内容也不相同,内容范围由对象的属性确定。数据模型的分类,关系反映了数据之间的关系特征,数据模型的属性反映了数据的内在特征。
另一个就是具体数据层,具体数据是一条条的知识,它是依据数据模型组织起来的。我们可以把数据模型看作是骨架,把具体数据看作是肌肉,两部分共同组成了一个健壮的整体,就是我们的知识图谱。不同类型的知识图谱,组织数据的方式也有所不同,涉及到具体数据,具体数据的内容也有差别。比如对于一个人物来说,如果是历史知识图谱,可能人物数据的内容主要侧重于人物的生平,主要事迹,人物关系等等,如果是文学知识图谱,人物数据的内容则会主要侧重人物的主要作品,师承关系,作品流派等等。
将知识图谱的数据分成了两个层次,在构建知识图谱的时候,是先确定数据模型再收集具体数据,还是先收集具体数据再确定数据模型,这就形成了两种构建知识图谱的方式。

2 自顶向下的构建方式

自顶向下的构建方式,是指先确定知识图谱的数据模型,再根据模型去填充具体数据,最终形成知识图谱。数据模型的设计,是知识图谱的顶层设计,根据知识图谱的特点确定数据模型,就相当于确定了知识图谱收集数据的范围,以及数据的组织方式。这种构建方式,一般适用于行业知识图谱的构建,对于一个行业来说,数据内容,数据组织方式相对来说比较容易确定。比如对于法律领域的知识图谱,可能会以法律分类,法律条文,法律案例等等的方式组织。再比如建立一个三国时期人物的知识图谱,可能会以某个历史时期,魏蜀吴三个国家将人物进行分类,统计人物的师承,上下属,朋友,敌对等等关系,依据这些关系设计数据模型,然后再收集具体人物数据,形成人物的知识图谱。总起来说,自顶向下的构建方式,适用于那些知识内容比较明确,关系比较清晰的领域构建知识图谱。

3 自下向上的构建方式

自下向上的构建方式,是指先按照三元组的方式收集具体数据,然后根据数据内容来提炼数据模型。
采用这种方式构建知识图谱,是因为在开始构建知识图谱的时候,还不清楚收集数据的范围,也不清楚数据怎么使用,就是先把所有的数据收集起来,形成一个庞大的数据集,然后再根据数据内容,总结数据的特点,将数据进行整理、分析、归纳、总结,形成一个框架,也就是数据模型。一般公共领域的知识图谱采用这种方式,因为公共领域的知识图谱,涉及到海量数据,并且包括方方面面的知识,做出来的效果是大而全,这在构建初期,很难想清楚数据的整体架构,只能是根据数据的内容总结提炼特征,形成数据框架模型。比如google,百度的知识图谱,属于典型的公共领域知识图谱,现实中,使用他们的搜索工具进行内容搜索时,用户可能输入的内容千差万别,各个领域的问题都可能问到,也就使得他们的后台知识图谱内容也要覆盖所有知识,在构建他们这种公共领域的知识图谱过程中,随着数据的不断积累,才会对数据知识进行分类,慢慢呈现出知识架构。

4 结语

当然,两种构建方式也不是一成不变的,在构建初期两种方式区别很明显,在知识图谱构建后期,两种方式可能会结合使用。对于自顶向下的构建方式,随着数据量的不断积累,可能会发现原来的数据模型并不完善,有很多数据可能没有包含在数据模型的体系中,这时候就需要修订数据模型,根据数据的特点,完善数据模型。同样,在自下向上的构建方式中,慢慢形成的数据模型,对于后期的数据收集,也有一定的指导作用,按照形成的数据模型,可以快速准确地收集相关数据。总之,数据和数据模型之间,是一个相辅相成的关系,二者在构建知识图谱的过程中缺一不可。

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