一文了解知识图谱能做什么、本文含Jiagu自然语言处理工具试用、知识图谱实战。(1)_甲骨(jiagu)自然语言处理工具

关于知识图谱的简介：

知识图谱（Knowledge Graph）作为大数据时代的重要设施基础,已经在下一代搜索引擎、智能问答系统，文本处理，自然语言处理等智能应用中有了广泛应用。知识图谱规范地定义了知识的存储,并且可以较为方便和高效的进行知识推理和决策。面向特定领域的知识图谱应用研究也越来越多。当前,基于机器人领域的知识图谱应用热度持续升高,但配套的智能问答系统相关技术尚不成熟。

1.知识图谱部分领域的应用

1.1知识图谱简介

知识图谱并非是一个全新的概念，早在2006年，文献[5]就提出了语义网的概念，呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义，RDF(resource description framework)模式(RDF schema)和万维网本体语言(Web ontology language，OWL)的形式化模型就是基于上述目的产生的。随后掀起了一场语义网研究的热潮，知识图谱技术的出现正是基于以上相关研究，是对语义网标准与技术的一次扬弃与升华。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出[6]，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。尤其是在智能搜索中，用户的搜索请求不再局限于简单的关键词匹配，搜索将根据用户查询的情境与意图进行推理，实现概念检索。与此同时，用户的搜索结果将具有层次化、结构化等重要特征。例如，用户搜索的关键词为梵高，引擎就会以知识卡片的形式给出梵高的详细生平、艺术生涯信息、不同时期的代表作品，并配合以图片等描述信息。知识图谱能够使计算机理解人类的语言交流模式，从而更加智能地反馈用户需要的答案[7]。与此同时，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。

1.2知识图谱的特点

知识图谱具有如下 3 种特点：① 数据及知识的存储结构为有向图结构。有向图结构允许知识图谱有效地存储数据和知识之间的关联关系；② 具备高效的数据和知识检索能力。知识图谱可以通过图匹配算法，实现高效的数据和知识访问；③ 具备智能化的数据和知识推理能力。知识图谱可以自动化、智能化地从已有的知识中发现和推理多角度的隐含知识。

1.3知识图谱的优势和价值

（1）关系的表达能力强

传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。

（2）像人类思考一样去做分析

基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。

（3）知识学习

利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。

（4）高速反馈

图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。

1.4知识图谱在机器人领域的应用

知识图谱最早的应用是提升搜索引擎的能力。随后，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算、物联网设备互联、可解释性机器人等多个方面展现出丰富的应用价值。

1.4.1辅助机器人嵌入式的********搜索

互联网的终极形态是万物的互联，而搜索的终极目标是对万物的直接搜索。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本