01_知识图谱杂谈与场景应用介绍

博文配套视频课程：知识图谱AI战"疫"

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知识图谱那些事儿

什么是知识图谱

知识图谱实现对客观世界从字符串描述到结构化语义描述，是对客观世界的知识映射，它是由实体、属性、关系三部分组成。

知识图谱在金融的风险预警、预防传染病的风险传播、人际关系分析、教育构建知识树、决策支持、智能问答领域都有非常广泛的应用场景。当然针对普通的吃瓜群众见的最多的还是明星八卦图。

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不同视角下的知识图谱

从数据治理角度

知识图谱也有利于多模（文本、视频、图片）数据的整合。最近谷歌正在研究一项工作叫做多模任务学习，就是要把文本、图片、视频多种模态一起作为输入进行学习，这是一项比较复杂的工作。但是语义连接的作用可能就是一个解决问题的方向，比如阿里的“看图说话”应用，通过深度学习识别图像中的实体和行为然后通过文本的形式呈现出来。既然图像可以转化为文本，那么视频也可以转化文本，所以通过深度学习把多种模态进行转化，利用语义进行连接和理解，这样说不定就可以解决相关问题

智能应用角度

知识图谱最早就是由Google应用到知识搜索中取的一个名字，以前都不叫知识图谱。对于知识图谱的行业应用，目前主要是以一些智能问答/聊天机器人/客服类、搜索类、企业智能类、医疗服务类、图书情报服务类、金融服务类等为主，在搜索上有谷歌、百度、搜狗等，在问答上有出门问问、启齿科技的客服机器人等，在决策支持上有Palantir、明略、智器云等，当然还有一些为知识图谱提供相关组件的语义分析公司，如达观科技、智言科技等

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知识图谱与AI的关系

不知道大家有没有发现目前的智能客服、智能家居、自动驾驶并没有我们想象中的那么智能。就拿智能客服举例，当我们与智能客服多聊几句时我们就会发现智能客服很多时候在答非所问。这种情况表面上看提问并未按照预设的语句来沟通，更深层次的原因是因为目前的人工智能技术它是构建在大量的数据和超强的算力基础上的。像一个勤奋的小朋友，但是缺乏推理和想象能力。这也恰恰是强人工智能与弱人工智能的区别

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图数据库

Neo4j介绍

Neo4J是Neo Technology所提供的开源图形数据库，Neo4J允许用户通过Cypher语言来操作数据库。该语言是特意为操作图形数据库设计的，因此其可以非常高效地操作图形数据库。同时Neo4J也提供了面向当前市场一系列流行语言的客户端，以供使用这些语言的开发人员能够快速地对Neo4J进行操作。除此之外，一些项目，如Spring Data Neo4J，也提供了一系列非常简单明了的数据操作方式，使得用户上手变得更为容易。

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图谱落地方法论

在构建知识图谱产品时有两部分对产品的应用产生巨大的影响。首先要完成知识的组织、分类、输入，此处也包括传统的数据库、Excel、CSV、传统数据如何转化为知识图谱并保持到像Neo4j这种图数据库中。这部分内容在我们的视频“知识图谱AI战疫” 做了详细的介绍与代码实现。其次我们要采用自然语言处理NLP等技术对输入端的内容进行准确的识别这部分内容在年底之前会与大家见面。只有精准理解了输入的信息图谱后面的各种推理、展示才会显示真正价值！