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中國中文信息學會:2018知識圖譜發展報告(附下載)

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知識圖譜(Knowledge Graph)以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關系,將互聯網的信息表達成更接近人類認知世界的形式,提供了一種更好地組織、管理和理解互聯網海量信息的能力。知識圖譜給互聯網語義搜索帶來了活力,同時也在智能問答中顯示出強大威力,已經成為互聯網知識驅動的智能應用的基礎設施。知識圖譜與大數據和深度學習一起,成為推動互聯網和人工智能發展的核心驅動力之一。

食色APP知識圖譜技術是指知識圖譜建立和應用的技術,是融合認知計算、知識表示與推理、信息檢索與抽取、自然語言處理與語義 Web、數據挖掘與機器學習等方向的交叉研究。知識圖譜于 2012 年由谷歌提出并成功應用于搜索引擎,知識圖譜屬于人工智能重要研究領域——知識工程的研究范疇,是利用知識工程建立大規模知識資源的一個殺手锏應用。94 年圖靈獎獲得者、知識工程的建立者費根鮑姆給出的知識工程定義——將知識集成到計算機系統從而完成只有特定領域專家才能完成的復雜任務。

在大數據時代,知識工程是從大數據中自動或半自動獲取知識,建立基于知識的系統,以提供互聯網智能知識服務。大數據對智能服務的需求,已經從單純的搜集獲取信息,轉變為自動化的知識服務。我們需要利用知識工程為大數據添加語義/知識,使數據產生智慧(smart data),完成從數據到信息到知識,最終到智能應用的轉變過程,從而實現對大數據的洞察、提供用戶關心問題的答案、為決策提供支持、改進用戶體驗等目標。知識圖譜在下面應用中已經凸顯出越來越重要的應用價值:

  • 知識融合:當前互聯網大數據具有分布異構的特點,通過知識圖譜可以對這些數據資源進行語義標注和鏈接,建立以知識為中心的資源語義集成服務;
  • 語義搜索和推薦:知識圖譜可以將用戶搜索輸入的關鍵詞,映射為知識圖譜中客觀世界的概念和實體,搜索結果直接顯示出滿足用戶需求的結構化信息內容,而不是互聯網網頁;
  • 問答和對話系統:基于知識的問答系統將知識圖譜看成一個大規模知識庫,通過理解將用戶的問題轉化為對知識圖譜的查詢,直接得到用戶關心問題的答案;
  • 大數據分析與決策:知識圖譜通過語義鏈接可以幫助理解大數據,獲得對大數據的洞察,提供決策支持。

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