知识图谱和语义搜索技术在智能问答中的应用_语义检索和知识检索

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

知识图谱（Knowledge Graph）是指将所有已知信息组织成一个网络结构的集合，并将其与现实世界进行关联，从而可以提供更多的信息、更好的理解和决策支持。它可以应用于多种领域，包括但不限于医疗健康、法律、政务、金融等多个行业，其特征主要有三点：

• 可扩展性强：知识图谱构建得越详细、越完整，越能满足现实场景下对知识、实体及关系的需求；
• 隐蔽性高：无需显示每个实体之间的关系信息，且实体之间可自由组合，极大地提升了实体发现、链接及推断的效率；
• 智能推理能力强：利用知识图谱可以有效解决海量数据中复杂的业务问题、分析难题、优化决策流程，是实现知识助理、智能客服等新一代服务的基础。

语义搜索引擎(Semantic Search Engine)又称为基于图数据库的语义搜索引擎，是一种能够根据用户查询请求从知识图谱中检索出相关信息的工具。由于知识图谱本身具有相互关联性和层次性，因此语义搜索可以有效地处理复杂问题，达到快速准确查找目的。语义搜索引擎主要由四个模块组成：

• 抽取模块：负责从文本中抽取实体和关系等关键词，并匹配到知识图谱相应的实体和关系。
• 索引模块：建立基于图数据库的索引，存储实体、关系及实体间的连接关系，便于后续快速检索。
• 查询解析模块：按照语义解析用户查询语句，确定返回结果所需要的实体和关系类型，并通过检索索引快速找到符合条件的实体和关系。
• 结果排序模块：根据用户查询的需求对检索到的实体或关系进行排序，给予用户最合适的答案。

本文首先简要介绍知识图谱的概念、