知识图谱笔记 1 知识图谱概论

知识图谱与语义技术概述：

Vannevar Bush

Sir Tim Berners-Lee：以链接为中心的系统

语义网：从链接文本到链接数据

语义网络(Semantic Network)->本体论(Ontology)->Web->The Semantic Web->Link Data->知识图谱(Knowledge Graph,KG)

KG辅助搜索，从文本搜索变为语义搜索。

手工众包，格式转化，元组抽取，实体融合，链接预测，推理补全，语义嵌入。

KG辅助问答，输入自然语言，返回精确答案。

给万物都挂接一个背景知识库。

KG辅助决策。

预先抽取语义->建立数据链接，不规范数据表达->规范数据表达，粗糙数据->可计算数据。

Palantir：动态本体、Kensho：金融知识图谱。

KG辅助AI，常识推理。

KG的本质：

Web视角：像建立文本之间的超链接一样，建立数据之间的语义链接，并支持语义的搜索。

NPL视角：怎样从文本中抽取语义和结构化数据。

深度学习->学习

知识图谱->推理

各种知识图谱项目：

CYC：常识知识库。

包括了术语Terms(词)、断言Assertions(句子)

Wordnet:英语词义消歧。

ConceptNet：常识知识库。

主要依靠互联网众包、专家创建、游戏三种方法构建。

以三元组(主谓宾)形式的关系型知识构成，更加接近自然语言。

Freebase：通过开源免费吸引用户。

Wikidata：目标是构建全世界最大的免费知识库。

DBPedia：数据库版本的Wikipedia。

YAGO：集成了Wikipedia、Wordnet、GeoNames三个来源的数据。

考虑了时间和空间维度的扩展。

Babelnet：多语言词典知识库。

NELL：互联网挖掘方法从Web自动抽取三元组知识。

Concept Graph：以概念层次体系为中心的知识图谱。

OpenKG：中文知识图谱。

Zhishi.me：合成中文数据库。

cnSchema：开放的中文知识图谱Schema。

知识图谱技术概览：

数据来源：文本、结构化数据库、多媒体、传感器、众包->KG Data。

基于数理逻辑的知识表示->基于向量空间学习的分布式知识表示。

语义网知识表示框架：

RDF：Triple-based Assertion model

主语、宾语是节点，谓语是边。

RDF Graph：Directed Labeled Graph

基本数据模型：有向标记图。

RDFS：Simple Vocabulary and Schema(类比数据库表、字段的设计)

OWL：本体(Ontology)是一个概念和关系的描述，是对其形式化的定义。通过规范描述。

OWL extends RDF Schema

SPARQL：RDF的查询语言。类SQL的声明式的查询语言。

子图匹配。

JSON-LD：数据交换格式。适用于作为程序之间做数据交换。

RDFa、HTML5 MicroData：在网页中嵌入语义数据。

KG的分布式表示：

KG Embedding：KG的分布式表示，在保留语义的同时，将知识图谱中的实体和关系映射到连续的稠密的低维向量空间。

张量分解、神经网络、距离模型(翻译模型)。

知识抽取：NLP + KR：

非结构化文本数据->文本预处理->分词、词性标注、语法解析、依存分析->NER命名实体识别、Entity Linking实体链接->关系抽取、事件抽取->KR：三元组、多元关系、模态知识

基于知识工程(正则、模板匹配、规则约束)

基于本体抽取(知识挖掘，PRA)

基于模型的抽取(模型、训练)

知识存储：

基于干系数据库的存储、基于原生图的存储。

知识问答：

KBQA基于知识库的问题回答。

语义解析->语义表示->查询数据库->返回用户

知识推理：

基于已知事实推出未知事实的计算过程。

缺省推理、连续变化推理、空间推理、因果关系推理。

基于描述逻辑的推理-本体推理：

描述逻辑是一种用于知识表示的逻辑语言和以其为对象的推理方法。

知识融合：

在不同数据集中找出同一个实体。

Dedupe基于python的工具包。

LIMES不要求两个数据集的实体具有相似的结构。

知识众包：

Wikibase、Schema.ORG

典型案例简介：

Open PHACTS：药物研发的开放数据访问平台。

SAP：企业知识图谱应用。

BBC ONTOLOGIES：更好的搜索体验。