知识表示与建模2.

知识图谱中的每个实体与关系都需要进行清晰的表示通常采用描述逻辑或RDF等标准化的知识表示方法。

它们帮助将知识抽象成计算机可以理解的形式。

实体Entity

小米科技在这个基础上构建知识图谱的第一步是知识建模即为每个实体及其属性和关系定义框架或模式使其符合业务逻辑需求。

知识抽取与挖掘

构建知识图谱的第二步是从结构化或非结构化数据中提取实体和关系。

常用的技术包括

实体抽取从文本中识别出关键的实体如公司、人物。

关系抽取识别出实体之间的关系如“雷军是小米的创始人”。

图表对比

数据类型抽取方法结构化数据映射数据库中的数据到三元组半结构化数据抽取百科类网站或网页中的实体关系非结构化数据如文本使用自然语言处理方法提取信息

知识存储与融合

基于表结构的存储如传统的关系数据库存储三元组。

基于图结构的存储如使用图数据库如Neo4j存储复杂的关系网。

知识融合是将不同来源的知识整合在一起消除冗余或冲突。

例如不同来源关于“雷军”的数据需要合并成一个完整的实体描述。

知识推理与检索

推断出未直接描述的关系如从“雷军是企业家”推理出“雷军是公司董事长”。

快速查询复杂关系如查询“雷军的所有合伙人”。

流程图

知识图谱的构建从表示、抽取到推理是一个系统性的过程。

对于刚入门的开发者理解基本概念和掌握常用工具是学习知识图谱的第一步。