最近幾年知識圖譜作為人工智能領(lǐng)域很熱門的一項(xiàng)技術(shù)讹语，已經(jīng)在不少領(lǐng)域都取得了不少成功的落地案例钙皮。不過知識圖譜作為人工智能的一個(gè)底層技術(shù)，確實(shí)不如圖像，語音等技術(shù)一樣讓人能很直觀的感受到它的存在短条。于是乎导匣，總會(huì)被問道：知識圖譜到底能干啥？所以就來寫一篇文章茸时，來說一下我的一些認(rèn)識贡定。不涉及技術(shù)細(xì)節(jié)，就用簡單來講講基本的概念原理可都。
文章將會(huì)從知識圖譜是什么缓待？知識圖譜有什么特性？基于知識圖譜的特性能干什么事渠牲？有哪些典型的應(yīng)用旋炒。
一 什么是知識圖譜
知識圖譜是一種大規(guī)模的語義網(wǎng)絡(luò)（這是比較正式的定義），通俗的來講可以理解為签杈，知識圖譜是對現(xiàn)實(shí)世界的一種抽象描述瘫镇，把事物表示成“點(diǎn)”，把事物之間的關(guān)系表示成“邊”答姥，這樣就構(gòu)成了一張網(wǎng)铣除。事物的固有“屬性”也可以被表示成“邊”，屬性值是另一頭的點(diǎn)鹦付。這里的“大規(guī)纳姓常”，強(qiáng)調(diào)的是一種量變到質(zhì)變敲长。 只有有足夠豐富的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系郎嫁，才能體現(xiàn)出知識圖譜的能力。
二 知識圖譜有什么特性
知識圖譜的結(jié)構(gòu)決定了知識圖譜具有以下的特性祈噪。
1.統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化的表現(xiàn)形式行剂，機(jī)器可讀，對人類友好钳降。
2.含有豐富的語義信息厚宰，概念，屬性遂填，實(shí)體之間關(guān)系铲觉。
3.構(gòu)建之后可以作為背景知識直接供下游應(yīng)用使用。
4.豐富關(guān)聯(lián)信息吓坚，天然具有圖的各種特征撵幽，可以進(jìn)行圖的相關(guān)操作。
三 知識圖譜的作用
上面已經(jīng)說了知識圖譜的特性礁击，那現(xiàn)在算是要回答上面的 問題了盐杂。我們可以從特性出發(fā)來回答這個(gè)問題逗载。不過其實(shí)很多應(yīng)用其實(shí)都是會(huì)綜合的運(yùn)用圖譜的不同特性。我這里就根據(jù)每一種特性
1.把領(lǐng)域中異構(gòu)的知識結(jié)構(gòu)化链烈，構(gòu)建知識間關(guān)聯(lián)厉斟。主要解決領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)分散在多個(gè)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)多樣强衡、復(fù)雜擦秽，孤島化，且單一數(shù)據(jù)價(jià)值不高的應(yīng)用場景漩勤。很顯然結(jié)構(gòu)化的知識感挥，天然的把領(lǐng)域知識做了顯性化沉淀和關(guān)聯(lián)。構(gòu)建起來了一張圖越败〈ビ祝可以利用原生圖的特征，支撐數(shù)據(jù)的挖掘究飞，分析域蜗。
主要應(yīng)用：
1）.做關(guān)系發(fā)展，實(shí)體探索噪猾，借助于圖可視化工具發(fā)現(xiàn)一些潛在信息，潛在的關(guān)聯(lián)筑累。利用這些信息袱蜡，來輔助決策。主要涉及的技術(shù)點(diǎn)：1.前端ui設(shè)計(jì)慢宗，前端圖渲染技術(shù)坪蚁。結(jié)合業(yè)務(wù)需求的定制化圖展示（出于業(yè)務(wù)分析目的，按一定的屬性镜沽，類型等約束進(jìn)行展示）2.路徑查詢敏晤，探索多個(gè)實(shí)體間的路徑關(guān)系。典型的產(chǎn)品：天眼查
2）.社團(tuán)發(fā)現(xiàn)
發(fā)現(xiàn)一些相似的實(shí)體缅茉。廣泛用于團(tuán)伙發(fā)現(xiàn)嘴脾，同類推薦場景。廣泛用于金融行業(yè)反欺詐場景蔬墩，社交推薦译打。主要技術(shù)點(diǎn)：社團(tuán)搜索
3）.追溯源頭
將多方數(shù)據(jù)打通，基于圖中的邊做拓展拇颅，即可實(shí)現(xiàn)源頭的追溯奏司。
2.使能機(jī)器語言認(rèn)知
知識圖譜有豐富的語義關(guān)系，概念樟插，屬性韵洋，關(guān)系等這些語義關(guān)系可以很好的應(yīng)用到nlp相關(guān)任務(wù)上竿刁，例如分詞，短語理解搪缨，文本理解等任務(wù)上食拜。通過知識圖譜可以讓機(jī)器能更好的去理解自然語言，進(jìn)一步的更好的理解用戶的意圖勉吻，文本的含義监婶。
主要應(yīng)用：
1).基礎(chǔ)nlp任務(wù)，例如分詞齿桃，文本理解惑惶；
2).對用戶畫像數(shù)據(jù)，對各種標(biāo)簽數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)增強(qiáng)短纵。
3).搜索带污，問答的意圖理解，推薦的用戶,物品的理解香到；
3.提供行業(yè)背景知識鱼冀。做知識引導(dǎo)，解決問題悠就。
應(yīng)用：垂直領(lǐng)域內(nèi)的深度應(yīng)用千绪，比如智能客服系統(tǒng)，智能外呼系統(tǒng)利用知識圖譜可以精準(zhǔn)的回答用戶的問題梗脾，可以進(jìn)行復(fù)雜問題的回答荸型。一些垂直行業(yè)內(nèi)常用的傳統(tǒng)專家系統(tǒng)，通過賦予他們一定的背景知識炸茧，可以很好的提升效果瑞妇。
4.知識圖譜使能可解釋人工智能
可解釋，是強(qiáng)人工智能的一個(gè)重要特征梭冠。當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)模型為主的人工智能應(yīng)用辕狰，雖然從結(jié)果上看效果還不錯(cuò)。但是模型本身就是一個(gè)黑盒的不具備可解釋性控漠，這就導(dǎo)致在很多需要有解釋性的行業(yè)蔓倍，沒法使用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。比如在司法領(lǐng)域盐捷，醫(yī)療診斷領(lǐng)域柬脸，金融領(lǐng)域某系場景。
可解釋性的應(yīng)用也會(huì)很好的提升用戶對系統(tǒng)的信任感毙驯，提升用戶滿意度倒堕。問答場景下，推薦場景下都可以加入解釋功能爆价。
應(yīng)用：尤其是在司法垦巴，醫(yī)療領(lǐng)域
5.其他應(yīng)用
基于知識圖譜的推理媳搪，綜合利用圖譜中的概念上下位關(guān)系、屬性類型及約束骤宣、圖模型中實(shí)體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系秦爆，結(jié)合業(yè)務(wù)場景定義的關(guān)系推理規(guī)則等°九可以用來做一些不一致性檢測等限、推斷補(bǔ)全，知識發(fā)現(xiàn)芬膝，商品溯源望门，輔助推理決策等各類推理應(yīng)用。
先寫到這兒吧锰霜，然后挖個(gè)坑筹误，后面具體結(jié)合行業(yè)場景，來分行業(yè)講講具體在不同行業(yè)中的應(yīng)用癣缅。
