知识图谱实战（一）

知识图谱概述



知识学科的学科地位：人工智能（AI）–〉知识工程（KE）–〉知识表示（KR）–〉知识图谱（KG）
知识图谱是语义网络的最终目标。
知识图谱的诞生标志：2012年5月，google收购了metaweb公司，并正式发布知识图谱。
现状：搜索引擎无法理解搜索的关键词、无法精准的回答，而搜索的需求是让搜索通往答案。（以前实现的搜索的算法是pagerank算法（页面排名），计算出度和入度）
根本问题在于：1〉缺乏大规模的背景知识2〉传统的知识表示难以满足需求
知识图谱是基于开放领域开发的。
知识图谱的组成：
节点–实体：Entity/Objects/Instances
Wikpedia中实体的概念:An entity is something that exists as itself,as a subject or an as object,actually or potentially,
concretely or abstractly,physically or not.(实体是作为自身存在的东西，作为主体或作为客体，实际地或潜在地，具体地或抽象地，物理地或非物理地。)
节点–概念：In metaphysics,and especially ontology,a concept is a fundamental category of instence.(在形而上学中，特别是在本体论中，概念是现实性的一个基本范畴。)
(mental)representations of categories
类别：Group of entities which have something in common(有共同之处的一组实体)
类型/类：WIKITIONARY：A Grouping based on shared characteristics;a class (维基词典:基于共同特征的组;类)
节点–属性
节点–边：侧重实体之间的关系
Property/Attribute/Quality
知识图谱的起源：
1〉符号主义：用物理和数学逻辑符号表述学习的过程
2〉Physical Symbol System：连接主义，万事万物通过权重连接，忽略因果关系，学习统计规律，模拟人大脑神经元的过程
3〉GOFAL
AI System= Knowledge+ Reasoning
知识工程是以知识为处理对象，研究系统的指示表示、处理和应用的方法开发工具学科。

以上系统在小的应用场景效果较好，但其泛化能力较差