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知識圖譜的應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能技術(shù)與咨詢

2022-06-06 17:27·北京

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1.3 知識圖譜的價值

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知識圖譜最早的應(yīng)用是提升搜索引擎的能力。隨后，知識圖譜在輔助智能問答、自然語言理解、大數(shù)據(jù)分析、推薦計算、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)、可解釋性人工智能等多個方面展現(xiàn)出豐富的應(yīng)用價值。

1.輔助搜索

互聯(lián)網(wǎng)的終極形態(tài)是萬物的互聯(lián)，而搜索的終極目標是對萬物的直接搜索。傳統(tǒng)搜索引擎依靠網(wǎng)頁之間的超鏈接實現(xiàn)網(wǎng)頁的搜索，而語義搜索是直接對事物進行搜索，如人物、機構(gòu)、地點等。這些事物可能來自文本、圖片、視頻、音頻、IoT 設(shè)備等各種信息資源。而知識圖譜和語義技術(shù)提供了關(guān)于這些事物的分類、屬性和關(guān)系的描述，使得搜索引擎可以直接對事物進行索引和搜索，如圖1-5所示。

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圖1-5 知識圖譜輔助搜索

2.輔助問答

人與機器通過自然語言進行問答與對話是人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵標志之一。除了輔助搜索，知識圖譜也被廣泛用于人機問答交互中。在產(chǎn)業(yè)界，IBM 背后依托 和Yago等百科知識庫和等語言學知識庫實現(xiàn)深度知識問答。 Alex主要依靠True 公司積累的知識圖譜。度秘、Siri的進化版Viv、小愛機器人、天貓精靈背后都有海量知識圖譜作為支撐。

伴隨著機器人和 IoT 設(shè)備的智能化浪潮的掀起，基于知識圖譜的問答對話在智能駕駛、智能家居和智能廚房等領(lǐng)域的應(yīng)用層出不窮。典型的基于知識圖譜的問答技術(shù)或方法包括：基于語義解析、基于圖匹配、基于模板學習、基于表示學習和深度學習以及基于混合模型等。在這些方法中，知識圖譜既被用來輔助實現(xiàn)語義解析，也被用來匹配問句實體，還被用來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和排序模型等。知識圖譜是實現(xiàn)人機交互問答必不可少的模塊。

3.輔助大數(shù)據(jù)分析

知識圖譜和語義技術(shù)也被用于輔助進行數(shù)據(jù)分析與決策。例如，大數(shù)據(jù)公司 基于本體融合和集成多種來源的數(shù)據(jù)，通過知識圖譜和語義技術(shù)增強數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，使得用戶可以用更加直觀的圖譜方式對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)挖掘與分析。

知識圖譜在文本數(shù)據(jù)的處理和分析中也能發(fā)揮獨特的作用。例如，知識圖譜被廣泛用來作為先驗知識從文本中抽取實體和關(guān)系，如在遠程監(jiān)督中的應(yīng)用。知識圖譜也被用來輔助實現(xiàn)文本中的實體消歧（ ）、指代消解和文本理解等。

近年來，描述性數(shù)據(jù)分析（ Data ）受到越來越多的重視。描述性數(shù)據(jù)分析是指依賴數(shù)據(jù)本身的語義描述實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的方法。不同計算性數(shù)據(jù)分析主要以建立各種數(shù)據(jù)分析模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而描述性數(shù)據(jù)分析突出預先抽取數(shù)據(jù)的語義，建立數(shù)據(jù)之間的邏輯，并依靠邏輯推理的方法（如）來實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。

4.輔助語言理解

背景知識，特別是常識知識，被認為是實現(xiàn)深度語義理解（如閱讀理解、人機問答等）必不可少的構(gòu)件。一個典型的例子是 （WSC競賽）。WSC由著名的人工智能專家 教授提出，2016年，在國際人工智能大會 IJCAI上舉辦了第一屆WSC競賽。WSC主要關(guān)注那些必須要疊加背景知識才能理解句子語義的NLP任務(wù)。例如，在下面這個例子中，當描述it是big時，人很容易理解it指代；而當it與small搭配時，也很容易識別出it指代。

The would not fit in the brown it was too big（small）.What was too big（small）?

0:the 1:the

這個看似非常容易的問題，機器卻毫無辦法。正如自然語言理解的先驅(qū) Terry 所說的，當一個人聽到一句話或看到一段句子的時候，會使用自己所有的知識和智能去理解。這不僅包括語法，也包括其擁有的詞匯知識、上下文知識，更重要的是對相關(guān)事物的理解。

5.輔助設(shè)備互聯(lián)