人工智能导论第2章知识图谱

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知识图谱的应用
延伸阅读
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百度知识图谱在 生活中的应用
查阅与思考
（1）谈谈生活中你所使用的智能设备里，哪些涉及到了知识图谱？ （2）查阅相关文献资料，了解知识图谱在教育、医疗行业及农业 方面的应用。 （3）想一想未来的知识图谱将会怎样改变我们的生活？
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知识图谱的应用
知识图谱的表示
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知识图谱可以方便的表示生 活中的很多场景，比如一个 人的社交网络图谱，如图所 示，以图谱的形式清晰呈现 出社交人脉。
知识图谱的表示
苏宁
小刚
小红
毕业于
××大 学
小白
现任职于
百度
社交关系图谱中的实体既可 以有“人”，也可以包含 “公司”“学校”等组织机 构实体。人与人之间可以是 亲人、朋友，同学、同事、 邻居等。人和学校之间可以 是“在读”或者“毕业”的 关系，如图所示。
查阅与思考
（1）查阅一个知识图谱的应用实例。 （2）你能列举一些应用知识图谱解决问题的领域吗？
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什么是知识图谱
知识图谱的概念，由Google于2012年率先提出，其初衷是用 以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无 需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一 定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。本质上，知识 图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及 其间的复杂关系。Google 知识图谱的宣传语“Things, not strings” 给出了知识图谱的精髓，即:不要无意义的字符串，而是 获取字符串背后隐含的对象或事物。
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知识卡片
知识图谱在搜索中的展现-知识卡片 （图片来源于搜狗）
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知识图谱在搜索中的展现-知识卡片 （图片来源于百度）
知识卡片
关系搜索中的知识卡片展现 （图片来源于搜狗）
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关系搜索中的知识卡片展现 （图片来源于百度）
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知识图谱的表示
知识图谱的表示
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多 关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连 接在一起而得到的一个关系网络。如图所示为一多关系图，它包 含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种 类的节点和边。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
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2.2知识图谱
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网 的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐 向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示， 它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智 能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
学习思考
（1）查阅资料，思考一下传统知识表示和知识图谱的区别与联系。 （2）试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
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知识图谱的应用
知识图谱的应用
百度知识图谱在生活中的应用
延伸阅读
( 一 ) 小度智能音箱 （二）小度在家 （三）三星Bixby语音智能助手 （四）TCL智能电视 （五）百度百家号智能写作助手
知识图谱的应用
教育 农业
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医疗
科研
旅游
人力资源管理
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知识图谱的总结与展望
知识图谱的总结与展望
知识图谱的构建是多学科的结合，需要知识库、自然语言理 解，机器学习和数据挖掘等多方面知识的融合，是相关领域研究 的最新成果，在未来的几年时间内，知识图谱毫无疑问将是人工 智能的前沿研究问题，各行各业都在讨论适合自己的知识图谱。
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧 重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和 难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、 跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明 的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
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人工智能导论
的信息用可视化的方式清晰的展示出来。 在智能投顾方面，通过对金融数据进行结构化提取和智能化
分析，根据客户自身的理财需求，实现自动理财顾问。当在某个 宏观经济事件或者企业相关事件发生的时候，券商分析师、交易 员、基金公司基金经理等投资研究人员可以通过知识图谱做更深 层次的分析和更好的投资决策。
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知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、 管理以及利用提供了一种更为有效的方式，使得网络的智能化水 平更高，更加接近于人类的认知思维。目前，除了我们前面提到 的搜索引擎的应用外，知识图谱已在智能问答、智能推荐以及一 些垂直行业中有所应用，成为支撑这些应用发展的动力源泉。
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知识图谱的应用
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知识图谱
第一部分
第二部分
第三部分
第四部分
什么是知识图谱 知识图谱的表示 知识图谱的应用 知识图谱的总结与展望
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什么是知识图谱
案例引入 什么是知识图谱？
疾病症状被 Google 纳入“知识图谱”之中
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IBM 想让机器人 沃森和你一起开会
“度秘”是另一种形 式的百度搜索框
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知识图谱的表示
苏宁
小 刚
小红
毕业于
×× 大学
小白
{ ‘ 年 龄 ’ ： ‘ 35 ’ ， ‘职位’：‘区域 经理’
}
现任职 于
百度
{ ‘成立时间’：‘2000 年1月’ }
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实体和关系也会拥有各自的 属性，比如人可以有“年龄” 和“身高”等属性。当我们 把所有这些信息作为关系或 者实体的属性添加后，所得 到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。如图 所示为一个简单的属性图， 小白年龄35岁，任职于百度， 职位为区域经理，百度公司 成立于2000年1月。
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知识图谱的应用
星蓝海学习网 Siri的问答展示1
Siri的问答展示2
知识图谱的应用
2.智能推荐 在智能推荐方面，可基于知识图谱构建场景，提供基于Байду номын сангаас景的
推荐。例如在电商领域，通过整合商品间关联的信息以及从互联 网抽取的相关信息，形成知识库和产品库，构建企业自身的知识 图谱。当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此 次购物方面最相关的信息，并且还能通过用户已购产品推断其购 物场景，向其推荐其他相关场景产品。
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搜索引擎中知识图谱的应用
知识卡片： 早期互联网搜索仅仅是基于本文的链接，搜索时仅单纯的给出包 含搜索词的网页，让用户去网页中寻找答案。2012年谷歌提出知 识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在 网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以 知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是 知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
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知识图谱的表示
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节点表示实体或概念，边则构成关 系。实体指的是现实世界中的具体 事物或具体的人，比如著名的物理 学家爱因斯坦、伟大的思想家马克 思等；概念是指人们在认识世界过 程中形成的对客观事物的概念化表 示，如人、动物、组织结构等；关 系则用来表达不同实体、概念之间 的联系，例如小王和小李是“同 事”、李红-“工作在”-上海等等。
1. 智能问答 智能问答目前也是一个非常热门的方向，它是信息检索系统的一 种高级形式，它降低了人机交互的门槛，非常适合成为互联网的 新入口。相较于传统的用户输入问题，搜索引擎返回网页的方式， 智能问答系统可以直接通往答案。目前很多问答平台引入了知识 图谱，典型的应用有苹果的Siri，下图为苹果Siri的问答展示。天 津聚问网络技术服务中心开发的大型在线问答系统OASK，就是 专门为门户、企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问 答解决方案的。
社交网络Facebook于2013年推出的Graph Search产品，其核 心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，帮助 用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人，其主要功 能就是智能推荐。
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知识图谱的应用
3. 金融领域 金融领域的应用主要包括风险控制和智能投顾等。 在风险控制方面，通过构建工商知识图谱，可以将人、公司