简单快速理解知识图谱（1）_bert bems

什么是知识？

百度：知识是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。

通常我们认为的知识，是我们在实践中对于认识客观世界的成果，其中包括诸多，如事实、信息描述、实践技能、归纳总结的客观规律，发现论证的推导。知识也可以看成是构成人类智慧的最根本因素。但是这是全人类知识的概述，不同于个人理解的知识，不同于知识图谱中的知识，也就是本文中所阐述的“知识”是狭义上的知识。因为知识是狭义的，所以我们更需要去界定什么样的“知识”是我们所需要的，通常对于我们来说，我们需要构建知识图谱的知识，是需要根据业务来确定，我们需要它来支撑什么样的业务，根据业务性质来确定需要总结的知识。

什么是图谱？

对于图谱我们可以稍微咬文嚼字，graph 即图，而我们称之为图谱，那么何所谓图？，图是知识的表述形式，图包含两个部分：
1、节点（node），节点即知识；2、边（edge）,边即关系；即以图的形式来保存知识。那何所谓谱，我们知道家谱，菜谱，食谱，那谱的意思即按照事物的类别、系统制表，也就是说图谱，不但需要能够以图的方式，结构化地表述知识，还需要对知识进行类别分类，归纳总结。

知识图谱概述

根据知识和图谱的阐述，知识图谱的概念也明确了起来，即：整理总结业务中的知识，并建立这些知识之间的关联关系，最后以图的方式将其保存出来，并对这些知识进行分类，归纳和总结。

关于图谱分层

我们一般将知识分成两个部分，一部分是概念（concept），一部分是实体（entity），对于概念部分，我们更关注概念之间的关系，概念和实体的关系，而通常概念相对实体来说是非常少的，基本手工就能够维护，而实体部分我们更关注，实体的属性值，实体和实体之间的关系，但是概念也是实体，是一种特殊的标定的实体；所以针对知识的关注点，我们将知识分成实体层，和概念层；

在实际使用知识图谱过程中，会根据业务以及图谱特性对图谱进行更加细致的分层；可以根据使用划分，根据业务形态划分，根据数据形态划分，亦或根据图谱使用场景进行分层，图谱的分层是复合的，我们需要根据具体情况来对图谱抽象和定义；

举个栗子：

根据使用情况划分，我们能分成：匹配层（match layer）,数据层（triple layer），计算层（inference layer）;

关于匹配层，也就是在业务使用过程中使用将自然语言数据，或者外部关系数据，转化匹配到对应的实体，我们称之为匹配层，这一层的任务主要是做匹配，至于匹配的方式，有可能是规则，也可以是