领域应用--知识图谱的技术与应用新选.
(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用
领域应用 | 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。
领域应用 | 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱 1周前本文转载自公众号：贪心科技。
作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
目录：1.概论2.什么是知识图谱3.知识图谱的表示4.知识抽取5.知识图谱的存储6.金融知识图谱的搭建1.定义具体的业务问题2.数据收集 & 预处理3.知识图谱的设计4.把数据存入知识图谱5.上层应用的开发7.知识图谱在其他行业中的应用8.实践上的几点建议9.结语1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。
如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。
在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。
但这有点抽象，所以换个角度，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）。
那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。
图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。
知识图谱技术在教育等领域的应用研究
知识图谱技术在教育等领域的应用研究一、简介随着人工智能技术的快速发展，知识图谱技术成为人工智能领域研究的热门方向之一。
知识图谱是一种以知识为中心的图形化表示方式，它可以将不同领域的知识形成一个完整的知识库，并通过深度学习算法进行自我学习和优化，实现知识的智能化管理。
在教育等领域，知识图谱技术可以帮助教育机构和学校建设智能化教育管理系统，提高教育质量和教学效果。
二、知识图谱技术在教育管理中的应用1.教学资源管理知识图谱技术可以将教学资源进行分类、整合和管理，实现数据化管理。
通过建立教学资源知识图谱，教师可以根据学科和主题进行资源检索和筛选，提高了教学资源的利用率。
同时，知识图谱技术还可以对学生的学习情况进行分析和评估，实现个性化教学。
2.学生行为管理知识图谱技术可以通过分析学生的学习习惯、兴趣爱好等行为特征，为学生提供更加个性化的学习体验。
例如，提供适合学生学习的课程和学习资源，为学生量身定制个性化培养计划。
同时，还可以通过知识图谱技术进行学生行为识别和风险管理，以保证学校和教师的教学质量。
3.教师培训管理知识图谱技术可以对教师进行教学能力评估，并针对教师的不足之处进行培训和提高，实现了教师教学能力的提升。
通过知识图谱技术的智能化辅助，教师可以更加系统和高效地进行学习和培训。
三、知识图谱技术在在线教育中的应用1.教学内容推荐知识图谱技术可以根据学生的学习需求和兴趣爱好，为学生提供适合的教育内容。
通过知识图谱技术进行推荐，可以更好地匹配学生的学习需求，提高学生的学习效果。
2.在线课程设计知识图谱技术可以根据学生的学习需求和个性化特征，为学生量身定制教育课程设计。
通过知识图谱技术进行在线课程设计，可以更好地照顾到学生的个性化需求，提高学生的学习效果。
3.错题分析与反馈知识图谱技术可以对学生的做题情况进行分析和评估，并能够及时反馈学习情况，让学生更好地了解自己的学习情况。
同时，通过知识图谱技术还可以提供错题分析和辅导，为学生提供更好的帮助。
知识图谱技术在金融领域的应用
知识图谱技术在金融领域的应用随着人工智能技术的不断发展，知识图谱技术逐渐成为金融领域中的热门应用。
所谓知识图谱，指的是将各种实体和概念之间的关系抽象出来，形成具有结构化的知识图谱。
利用知识图谱技术，可以更加高效地理解和利用金融数据，提升金融业务的效率和精确度。
一、知识图谱技术的基本概念知识图谱是一种以实体为中心的关系网络，它将各种实体之间的关系以及实体的属性、类型等信息进行抽象，形成高度结构化的图谱。
知识图谱的组成要素包括：实体、属性、类型和关系等。
其中，实体是指现实世界中的对象，如人物、公司、产品等；属性是实体的某些特征，如人物的性别、公司的地理位置等；类型是对实体进行分类的方式，利用类型可以将一类实体进行归类；关系是实体之间的连接，描述实体之间的语义关系，包括同义、上下位、属于等等。
二、知识图谱技术在金融领域的应用1.金融风险管理金融风险管理是金融业中一项重要的工作。
知识图谱技术可以通过大量的数据进行模型分析，快速地进行风险评估，并建立风险管理模型。
利用知识图谱技术，可以将不同实体之间的关联性进行分析，识别出潜在的风险因素，从而制定出相应的风险管理策略。
2.金融产品推荐金融机构可以通过利用知识图谱技术，建立个性化的金融产品推荐系统。
该系统可以利用用户的属性、历史交易信息、社交网络信息以及其他相关信息，建立用户画像，从而向用户推荐符合其需求的金融产品。
3.金融市场预测金融市场中的数据量庞大，使用传统的分析方法难以满足日益增长的数据需求。
而知识图谱技术可以挖掘金融数据之间的潜在联系，通过对金融机构、公司、行业等信息进行分析，预测市场趋势，识别潜在投资机会，提升金融机构的决策能力。
4.金融反欺诈金融诈骗一直是金融领域中的一大难题。
利用知识图谱技术，可以将相关标签与金融数据进行关联，并建立反欺诈模型。
利用这个模型，可以识别和预防金融欺诈行为，保障金融机构和客户的安全。
三、知识图谱技术的优势知识图谱技术相较于传统的数据分析方法具有以下优势：1.结构化数据传统的数据挖掘算法是基于无结构性的数据挖掘，而知识图谱技术可以将大量的数据进行结构化存储和分析，更好的了解金融领域的实体和关系。
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱作为知识表示与推理的重要工具，在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
知识图谱的构建与应用技术不断创新，为人们在信息获取、语义理解和智能决策等方面提供了新的思路和方法。
本文将从知识图谱构建的新技术、知识图谱应用的新领域以及知识图谱的未来发展趋势与创新思路等方面进行探讨。
一、知识图谱构建的新技术1. 自动化知识抽取技术：传统的知识图谱构建需要大量的人工劳动，而自动化知识抽取技术可以从海量的文本中自动地抽取出结构化的知识，并将其构建成知识图谱。
这种技术通过机器学习和自然语言处理等方法，能够高效地提取实体、关系和属性等信息，为知识图谱的构建提供了更快速、更准确的方式。
2. 开放知识图谱构建方法：传统的知识图谱构建主要依赖于专家知识和人工标注，但是这种方法存在着知识更新慢、领域专业度差的问题。
而开放知识图谱构建方法则通过利用互联网上大量的公开知识，结合自动化知识抽取技术，构建起丰富而准确的知识图谱。
这种方法的优势在于能够快速构建和更新知识图谱，并且可以适应不同领域的知识需求。
3. 迁移学习在知识图谱构建中的应用：迁移学习是一种利用源领域的知识来提升目标领域学习性能的方法。
在知识图谱构建中，迁移学习可以从已有的知识图谱中迁移相关的实体和关系等信息，加速构建新的知识图谱。
这种方法可以大大减少新知识图谱构建的工作量，并且提高构建的效果。
二、知识图谱应用的新领域1. 金融领域的应用：知识图谱在金融领域的应用可以帮助金融机构更好地理解和分析客户需求，降低风险，并提供个性化的服务。
通过建立金融知识图谱，可以将大量的结构化和非结构化数据整合起来，识别出潜在的关联和趋势，为金融业务的决策提供支持。
2. 医疗领域的应用：知识图谱在医疗领域的应用可以提供医疗知识的整合和共享，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
通过将医学文献、临床实验室数据和患者健康记录等信息整合到知识图谱中，可以提供更准确和个性化的医疗建议，提高医疗决策的效果。
知识图谱的关键技术与应用
知识图谱的关键技术与应用随着人工智能技术的不断发展，知识图谱逐渐成为人工智能领域中的重要技术之一。
知识图谱不仅可以帮助机器理解语言，还可以通过知识链接和推理等功能实现类人的思维能力。
本文将介绍知识图谱的关键技术和应用。
一、知识图谱的定义知识图谱是一种人工智能技术，是一种用于描述事物之间关系的图形化表示方法。
它是一种基于实体、属性和关系的知识组织结构，可以将各种信息进行结构化、标准化和统一化处理，从而达到知识互通的目的。
二、知识图谱的关键技术1. 知识获取知识图谱的基础是知识获取，该过程涉及到信息抽取、实体识别、关系提取、实体链接等技术。
在知识获取过程中，对于不同的数据源，需要设计不同的算法模型和规则库，并通过自然语言处理、机器学习等技术在大规模语料库中自动化地提取实体和关系，并将其转化为结构化和标准化的知识形式。
2. 知识表示知识表示是指将从不同数据源中获取的知识进行统一标准的表示和存储，以实现知识的互通和可推理。
在知识表示过程中，需要考虑知识表示的粒度、表示形式和知识本体等方面。
当前最常用的知识表示技术包括RDF、OWL、RDFS等。
3. 知识推理知识推理是实现知识智能处理的核心技术之一。
知识推理通过基于本体、规则和语义等方式，进行知识关联、归纳、演绎等推理，并通过推理产生新的知识。
知识推理涉及到推理引擎、推理规则、查询语言等技术。
4. 知识查询知识查询是指在知识图谱中进行复杂的查询操作，以实现知识检索、推理以及问题解答。
知识查询技术包括SPARQL、SQL、RQL等。
三、知识图谱的应用1. 搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎提供更准确的搜索结果。
例如，谷歌通过使用知识图谱，可以为用户提供更多的相关搜索结果，提高搜索精度。
2. 智能客服知识图谱可以帮助智能客服更准确地理解用户意图和问题，并给出更准确的回答。
例如，使用知识图谱可以建立机器人对话模型，实现智能对话，并提供更加便捷的客户服务。
3. 金融领域知识图谱在金融领域中也有广泛的应用。
知识图谱技术在教育领域中的应用研究
知识图谱技术在教育领域中的应用研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，知识图谱作为其中的一项重要技术，成为了教育领域内广受关注的热门话题。
知识图谱是一种基于语义网络的数据结构，通过对多个知识点之间的关系进行关联和整合，从而形成一个完整的知识体系。
在教育领域，知识图谱技术可以帮助学生更好地理解知识，提高学习效率，同时也可以帮助教师更好地管理和组织教学内容，提高教学质量。
一、知识图谱技术对学生学习的影响1.提高学习效率知识图谱技术可以将多个知识点之间的关系进行关联和整合，形成一个完整的知识结构。
在学生学习过程中，通过知识图谱技术，他们可以更好地理解各个知识点之间的关系，找到其中的规律和联系，从而提高学习效率。
2.帮助学生自主学习在传统的教学模式下，学生通常需要依赖教师的讲解，才能够理解和掌握知识。
而采用知识图谱技术后，学生可以通过自主学习，按照自己的兴趣和需求，选择不同的知识点进行学习，提高了学生的学习积极性和自主性。
3.促进跨学科学习知识图谱技术可以将不同学科之间的知识点进行关联和整合，形成一个跨学科的知识结构。
通过学习这样的知识结构，学生可以更好地理解不同学科之间的联系和互相依赖关系，从而促进跨学科学习。
二、知识图谱技术对教师教学的影响1.提高教学效率在传统的教学模式下，教师需要花费大量的时间和精力，组织和备课。
而采用知识图谱技术后，教师可以通过整合和关联不同的知识点，更好地组织和管理教学内容，从而提高教学效率。
2.帮助教师个性化教学在知识图谱中，每个知识点都可以与其他知识点建立关联，形成一个复杂的网络结构。
通过这样的网络结构，教师可以更好地进行个性化的教学，根据学生的不同需求和水平，选择不同的知识点进行教学，提高教学效果。
3.促进教师专业化发展采用知识图谱技术，教师需要不断更新和整合知识结构，从而将不同的知识点进行关联和整合。
这样的过程需要教师具备一定的专业知识和技能，从而促进了教师的专业化发展。
知识图谱技术的研究与应用前景
知识图谱技术的研究与应用前景随着人工智能技术的不断发展，知识图谱技术也逐渐走入大众的视野。
知识图谱作为人工智能的重要组成部分，可以为企业、政府等机构提供精准的数据分析和决策支持。
本文将从知识图谱技术的基本概念、研究现状、应用场景和未来发展等几个方面，探讨知识图谱技术的研究与应用前景。
一、知识图谱技术的基本概念知识图谱是一种以图谱（Graph）方式呈现的知识表示形式。
它用一组实体、概念和关系来描述现实世界中的事物及它们之间的关系，包括人、地点、事件、产品等较大范围的实体。
在知识图谱中，实体作为图像节点，定义相应的属性和关系作为边（Edge）链接节点。
实体、属性和关系分别使用URI和命名空间表示。
通过对实体之间的关系进行抽象和组织，可以搭建出一个庞大、复杂的知识图谱体系，这种体系可以用来推断和发现新的关联，弥补知识的局限性。
二、知识图谱技术的研究现状目前，国内外都有很多机构和企业在知识图谱技术的研究与应用方面取得了显著的成果。
国外最具代表性的是Google的知识图谱（Google Knowledge Graph），这是一个拥有数十亿实体、数百亿关系的庞大知识库。
Google Knowledge Graph不仅与搜索引擎技术深度融合，还广泛应用于语音识别、智能机器人、自然语言处理和人工智能等领域。
国内，百度知识图谱则是目前最系统和完整的知识图谱体系之一，它包括了包括人物、电影、图书、地点、自然界、品牌、公司等众多领域的信息。
此外，国内外很多高校和科研机构也在开展知识图谱技术的研究，其中不乏国内的清华大学、上海交通大学等知名高校。
三、知识图谱技术的应用场景1. 搜寻引擎：百度、谷歌等搜寻引擎公司已经使用知识图谱来改进搜索引擎功能，提高搜索结果的准确性和交互性。
2. 医疗领域：知识图谱也可用于医疗领域和生物医学研究中，帮助医生和研究人员在众多疾病和药物之间的关系中找出相关性。
3. 零售和物流：企业可以使用知识图谱来优化供应链和物流管理，提高产品的准确性、交付时间和效率。
知识图谱技术的发展与应用场景
知识图谱技术的发展与应用场景近年来，随着人工智能技术的快速发展，知识图谱技术也受到越来越多人的关注。
知识图谱技术可以将大量的数据以结构化的方式存储并提供智能化分析，将人类知识与现实世界联系起来，为各种领域的应用提供了强大的支持。
本文将阐述知识图谱技术的发展过程及其应用场景。
一、知识图谱技术的发展知识图谱起源于语义网理论，是一种以图的形式组织和表达人类知识的方式。
它的目标是将各种数据资源以统一和可共享的方式进行组织和表达，建立一种从简单事物到复杂事物的自动推理和逻辑推断。
知识图谱技术的发展经过了三个阶段。
第一阶段是人工构建知识库，通过人工整理和抽取数据，将其存储在知识库中，再根据具体应用场景，将数据进行分类和组织。
这种方法的优点是可控性强、质量可靠，但是成本较高，且数据容易过时。
第二阶段是基于文本挖掘的知识图谱构建，以自然语言处理技术为核心建立知识图谱。
它从海量文本数据中自动生成识别特定领域的关键词和实体，并对实体之间的关系进行自动化判断和分类。
这种方法的优点是可自动化、快速生成，并且可应用于大规模数据的处理和分析。
但是该方法存在着实体、关系提取的准确率不高等问题。
第三阶段是利用深度学习技术进行知识图谱构建，它主要基于图神经网络的理论，能够根据图结构和语义信息自动发现模式，提取实体、关系等知识。
该方法相比前两种方法具有更高的精度、更强的普适性和更强的可解释性。
二、知识图谱技术的应用场景知识图谱技术已经被广泛应用于各个领域，以下列举部分。
1、医疗健康领域在医疗健康领域，知识图谱技术被用于构建医疗知识图谱，将医学领域的知识和实体进行结构化存储和表达，通过自然语言处理技术挖掘医学文献和病历，进一步提取文字、图片等多种信息，推动医疗信息共享和交流。
例如，知识图谱技术在疾病诊断上的应用，可以通过自然语言处理技术在医疗文献中查找症状和疾病的关系，提高疾病的诊断准确率。
此外，知识图谱技术还可以应用于医学图像诊断，将不同的医学图像与结构化的医学知识相结合，进行自动诊断和分析。
知识图谱技术的应用前景与发展方向
知识图谱技术的应用前景与发展方向知识图谱技术是一种新兴的信息处理方法，能够将数据和知识整合成一个统一且易于理解的语义网络，是实现人工智能和大数据分析的重要工具之一。
随着大数据时代的到来，知识图谱技术在众多领域得到了广泛运用，已经成为人工智能和大数据领域发展的前沿技术之一，具有广阔的应用前景和发展方向。
一、知识图谱技术的基础及应用知识图谱技术是基于语义表示的，它可以将不同类型的数据进行关联，将这些数据组织成为有语义的网络，利用一系列的关系来对数据进行描述和处理。
知识图谱技术可以表达包括元数据和实际数据在内的各种知识，同时通过复杂的推理系统来自动处理各种复杂的数据。
知识图谱技术的应用广泛，包括搜索引擎优化、语义搜索、自然语言处理、广告推荐、推荐系统、智能家居等。
比如，在搜索引擎方面，知识图谱技术可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，从而提高搜索结果的质量。
在自然语言处理方面，通过建立知识图谱，可以将自然语言文本转换为结构化的数据，从而方便文本的分析和理解。
在广告推荐方面，通过知识图谱技术可以更好地理解用户的兴趣爱好，从而推荐符合用户需求的广告信息。
二、知识图谱技术的发展趋势1. 提高知识图谱的准确性知识图谱的准确性是保证知识图谱技术应用的基础。
未来的研究应该着重于提高知识图谱本身的准确性，通过新增数据、提高算法等措施来避免出现错误和不准确的信息。
同时，大数据的增加，将会使得知识图谱变得更加复杂，需要更加高效的算法来完善知识图谱的建立和提高准确性。
2. 将知识图谱应用于更多领域知识图谱技术已经在多个领域得到了应用，但未来可以将知识图谱技术进一步拓展应用领域。
比如，在城市规划、金融投资、医疗等领域，都可以借助知识图谱技术来进行分析和决策，并且可以将不同领域领域中建立的知识图谱整合起来，构建更加全面、准确的知识图谱。
3. 建立开放生态系统知识图谱技术是一个相对独立的研究领域，同时，随着数据的增加和知识图谱应用范围的拓展，需要建立一个开放的生态系统，让更多的研究者开发和应用知识图谱技术。
知识图谱应用于教育领域的探索与实践
知识图谱应用于教育领域的探索与实践近年来，随着人工智能技术的不断发展和进步，知识图谱已经成为教育领域的重要研究方向之一。
知识图谱用图形化的方式将现实世界中的实体和关系进行描述和存储，可以帮助教育工作者更好地理解学生的学习需求，推动个性化教学的发展，提高教育的效果。
知识图谱在教育领域的应用主要包括以下几个方面。
首先，知识图谱可以帮助教师更好地了解学生的个性化学习需求。
通过收集学生的学习数据和行为记录，知识图谱可以建立个性化学习模型，快速分析学生的学习特点和兴趣爱好，为教师提供有针对性的教学建议。
例如，当一个学生在数学方面遇到困难时，知识图谱可以根据学生此前的学习表现和知识图谱中的数学知识关系，推荐相应的学习资源和习题，以帮助学生克服困难。
其次，知识图谱可以促进跨学科知识的整合和交叉学科的发展。
现实世界中的知识是庞杂而分散的，各个学科之间的关联也非常复杂。
知识图谱可以通过将不同学科的知识进行关联，建立知识之间的联系，帮助学生更好地理解知识的脉络和关系。
此外，知识图谱还可以为学生提供跨学科学习的机会，通过学习不同学科之间的关系，培养学生的综合思维能力和创新能力。
再次，知识图谱可以提供个性化教学的支持。
在传统的教学模式下，教师通常采用固定的教学计划和课程安排，忽视了学生的个体差异。
而有了知识图谱的支持，教师可以根据学生的学习特点和需求，量身定制个性化教学计划，为每个学生提供针对性的学习资源和活动。
通过个性化教学，学生可以更加主动地参与学习，提高学习效果。
最后，知识图谱还可以为教育研究提供有力的支持。
通过对知识图谱中的数据进行分析和挖掘，研究人员可以深入了解学生的学习行为和学习效果，发现学习中存在的问题和难点，为教育改革和教学方法的创新提供科学依据。
同时，知识图谱还可以帮助建立学科体系和课程体系，推动教育领域的知识共享和互联互通。
总之，知识图谱在教育领域的应用为教育工作者和学生带来了许多机遇和挑战。
通过合理利用知识图谱，可以实现更加个性化、更加高效的教学，促进教育的发展和进步。
知识图谱技术的研究与应用
知识图谱技术的研究与应用一、知识图谱技术的概念知识图谱技术是一种人工智能技术，它可以将不同领域的信息进行整合和语义解析，实现“万物皆可链接”的概念。
通过将各类信息以实体、属性、关系进行描述，形成一个大规模的图谱，不仅能帮助人们快速地了解某个领域的知识，而且可以实现知识的智能推理和应用的扩展。
知识图谱技术的出现，正在推动互联网向“智能互联网”转型。
二、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的源头可以追溯到上世纪六七十年代的人工智能领域，但当时受限于计算能力和数据量的限制，知识图谱技术没有得到广泛应用。
直到二十一世纪初，随着互联网和大数据的爆发，知识图谱技术开始得到发展。
2012年，谷歌推出知识图谱（Google Knowledge Graph）功能，开启了知识图谱技术的商业化应用。
2016年，中文经典图书知识图谱首次亮相，标志着中文知识图谱的建立进入商业化时代。
三、知识图谱技术的核心技术知识图谱技术包含多个子技术，其中最核心的技术包括：1.实体抽取：将文本数据中的实体名称（人、地、物等）进行识别和分类。
2.关系抽取：在实体之间识别和分类他们之间的关系，例如“张三是李四的朋友”。
3.知识表示：将实体和关系抽象为结构化的表示形式。
4.知识融合：将不同来源和不同领域中的知识进行融合。
5.知识推理：基于知识图谱中的信息，实现知识的自动推理和推断。
四、知识图谱技术的应用1.智能搜索：利用知识图谱技术，搜索引擎可以提供更准确、个性化和丰富的搜索结果。
2.自然语言处理：知识图谱技术可以将人类言语转化为结构化的表示形式，从而实现智能问答和语义分析。
3.智能客服：基于知识图谱技术，智能客服可以更准确地理解用户提问，提供更快捷、精准的解答和帮助。
4.推荐系统：基于知识图谱技术，推荐系统可以对用户行为和兴趣模式进行分析和识别，提供更加个性化、精准的推荐服务。
5.智能物联网：知识图谱技术可以将物联网中的各类设备、传感器和人类活动进行链接，并实现智能化管理和调度。
知识图谱技术在医疗领域中的应用
知识图谱技术在医疗领域中的应用在当今信息技术的浪潮中，人们对于知识图谱技术的使用越来越广泛，而医疗领域也不例外。
知识图谱技术是一种将文本、图像、声音等多种媒体中的不同信息进行分类、关联、网状化的先进技术，其应用在医疗领域可以帮助医生更加高效准确地进行疾病诊断、治疗，提高医疗服务的质量。
本文将围绕知识图谱技术在医疗领域的应用进行探讨。
一、知识图谱技术的基本原理知识图谱是基于语义网技术和人工智能技术的新型知识表示方式，它将较大规模的知识进行了高度的连接，表达了知识之间的关系，使得计算机可以更优秀地进行数据挖掘及信息处理，进而推动人机交互模式向更有效的认知交互方向发展。
知识图谱技术的基本组成有三部分，即实体、属性和关系。
实体是对于现实生活中具体或抽象的个体进行的一种抽象描述，如疾病、药品等。
属性是实体的一种描述，可以是该实体的属性特征，如疾病的症状、药品的成份等。
关系则是将不同实体之间的联系进行表示，如一个疾病可以由多种病因导致。
二、知识图谱在医疗领域的应用1. 疾病诊断知识图谱技术在医疗领域的应用最为主要的是对疾病诊断的辅助。
现在的疾病诊断主要依靠医生根据患者的病史、症状和体检结果进行判断，但是这样的诊断依赖于医生的经验，不完全可靠。
而通过知识图谱技术，我们可以将医学相关的各种信息统一起来，生成一个知识图谱数据库，实现疾病数据标准化。
疾病咨询系统可以根据用户的输入从数据库中搜索相应的疾病信息，以此进行分类诊断或辅助诊断。
2. 药品治疗除了帮助医生进行疾病的诊断外，知识图谱技术还可以帮助医生进行药品治疗的选取。
医生根据病情开出的药方背后是非常丰富的知识体系，这些知识可以被记录下来，形成一个药物知识数据库。
通过知识图谱技术，可以将药品的化学成分、疗效、治疗范围、不良反应等信息进行标准化，并将其连接到实体、属性和关系三部分中去，实现药品数据的高效、一致性管理，减小由于人工处理产生的错误，增强了药品治疗的准确性和安全性。
知识图谱构建技术与应用
知识图谱构建技术与应用随着人工智能的不断发展和普及，各种技术手段都在迅速壮大，其中知识图谱构建技术是非常领先的一种技术手段。
它是一种利用人工智能技术解决知识管理和知识利用的方法，可以帮助人们更高效地获取、处理和利用信息，提高知识的利用价值和深度，让知识使用更加智能化和方便化。
本文将为您介绍知识图谱构建技术以及其在各种应用场景中的具体应用情况。
一、知识图谱构建技术的概念和优势知识图谱构建技术是一种基于知识表示的技术，通过数据挖掘和自然语言处理等技术，将散乱的知识元素加以关联和整合，形成一张具备结构化和语义表示的图谱，以便于更加直观地展示知识的各个层面和关系，让人们更容易地理解、维护、推理和使用知识。
与传统的知识管理系统相比，知识图谱具有以下几个重要的优势：1.结构化:知识图谱通过层级结构展示了知识元素之间的那种关系，把非结构化的信息转化为了结构化的数据，大大提高了信息的可读性和可视化性。
2.语义化:知识图谱主要体现的是具体对象之间及其属性之间的关系，对于同一个实体，可能有多种描述方式，知识图谱可以将这些描述方式统一起来，以便于对于知识的语义推理。
3.可扩展性:知识图谱的结构化和语义化让其易于扩展，新的知识点可以非常容易地加入到已有的图谱之中，保证了知识库的持续更新。
4.智慧化:知识图谱的智能化可以帮助我们更方便、更快、更准确的查询和获取信息。
二、知识图谱的构建流程知识图谱的构建流程比较复杂，主要包含了数据抽取、数据清洗、实体识别、关系抽取和关系推理几个关键步骤：1.数据抽取:一般是从互联网或企业内部系统采集原始数据，如网页、论文、报告、产品文档等；2.数据清洗:将原始数据进行过滤，去掉重复、错误、缺失等问题，以保证后续的处理的质量；3.实体识别:将数据中的各种知识元素通过NLP技术将其识别出来，包括实体、属性和关系；4.关系抽取:在已识别出的实体之间，利用各种关系抽取技术自动抽取出它们之间的联系；5.关系推理：通过推理引擎，对已有的知识进行深层次的推理，同时根据推理结果反向更新知识图谱中的实体和关系，打破原有知识图谱的局限性，扩大知识图谱的规模及呈现更多可能性的信息。
自然语言处理中的知识图谱构建技术及应用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，其旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
而知识图谱构建技术是自然语言处理中的一个重要方向，它通过将文本信息转化为结构化的知识图谱，从而使计算机能够更好地理解语言中的含义和关系。
本文将从知识图谱构建的技术原理、方法和应用等方面进行探讨。
一、知识图谱构建的技术原理知识图谱是一种用于表示语义关系的图结构，它由实体（Entity）和关系（Relation）构成。
在知识图谱中，实体可以是任何具体的事物，如人、地点、事件等，而关系则表示实体之间的语义关联。
知识图谱的构建技术旨在从原始的非结构化文本中抽取出实体和关系，并将其关联形成一个结构化的图谱表示。
知识图谱构建的技术原理主要包括实体识别、关系抽取和知识表示三个方面。
实体识别是指从文本中识别出具体的实体，如人名、地名、组织机构等，通常可以通过命名实体识别（NER）技术来实现。
关系抽取则是指从文本中抽取出实体之间的语义关系，如"人物-出生地"、"作者-作品"等，这通常需要借助于自然语言处理和机器学习技术。
而知识表示则是将抽取得到的实体和关系表示成图结构，以便计算机能够更好地理解和利用其中的信息。
二、知识图谱构建的方法知识图谱构建的方法主要包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通常是通过定义一系列的规则和模式来抽取实体和关系，这种方法的优点是可解释性强，但需要大量的人工工作。
而基于机器学习的方法则是通过训练模型来自动学习实体和关系的抽取规律，这种方法的优点是能够自动化地从大规模文本中抽取知识，但需要大量的标注数据和计算资源。
近年来，深度学习技术在知识图谱构建中得到了广泛应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等。
这些技术能够更好地捕捉文本中的语义信息，从而提高实体和关系的抽取效果。
另外，迁移学习和多模态学习等技术也为知识图谱构建带来了新的思路和方法。
知识图谱技术的应用与前景
知识图谱技术的应用与前景近年来，随着人工智能的发展，知识图谱技术备受关注并逐渐渗透到我们的生活中。
知识图谱是一种将语义知识结构化表达的技术，用于描述实体、关系和属性之间的关系，可以支持机器智能地理解文本和语言，实现高效的信息检索、知识推理与智能问答。
本文将探讨知识图谱技术的应用与前景。
一、知识图谱技术的应用1、智能搜索随着互联网信息量的爆炸性增长，我们需要更加高效的信息检索方式。
知识图谱技术具有语义化表达的特点，可以在很大程度上减少搜索的模糊性，同时还能够通过实体和关系的链接展现搜索结果，并为用户推荐相关信息。
例如，谷歌的知识图谱项目，将搜索关键词进行实体化，提供了许多直接的结果。
比如我们搜索“迈克尔·乔丹”时，谷歌不仅会将搜索结果以表格的形式呈现出来，还会展示出与迈克尔·乔丹相关的实体（如篮球、芝加哥公牛队等）和知识卡片。
2、人机对话随着人工智能和自然语言处理的快速发展，智能问答成为了一个备受关注的领域。
其中，知识图谱技术可以为智能问答系统提供丰富的语义信息。
通过分析用户的提问，系统可以基于知识图谱进行知识的推理和回答，大大提高了问答系统的准确性。
例如，小度智能助手是一款基于知识图谱的智能问答系统，它可以回答用户的各种问题，包括天气、新闻、健康等方面的问题，并且还可以根据用户的口味进行个性化的推荐。
3、图像识别除了语言领域，知识图谱技术也可以应用在图像识别中。
通过将图像中的实体和关系结构化表达，可以为图像检索和图像分析提供更多的语义信息。
例如，FaceNet是一款基于神经网络的人脸识别系统，它通过将人脸表征为高维空间中的向量，并根据向量间的距离计算相似度。
通过结合知识图谱，可以更加准确地识别人脸，并进行人脸验证和人脸搜索。
二、知识图谱技术的前景随着知识图谱技术的日渐成熟，我们可以预见它在未来的应用场景中发挥重要作用。
1、物联网物联网是一个快速发展的领域，它将物理世界连接到互联网上。
领域知识图谱的构建与应用
领域知识图谱的构建与应用近年来，随着人们对大数据分析和智能化应用的需求不断提高，领域知识图谱逐渐成为了不少企业和研究机构的关注点之一。
那么，什么是领域知识图谱呢？领域知识图谱，是指通过自然语言处理、语义分析、数据建模等多种技术手段，将某一领域内的知识和信息进行抽象化、结构化处理，并将其呈现为一张基于图结构的知识图谱。
利用这个知识图谱，人们可以更高效地检索和获取特定领域的知识。
那么，如何构建领域知识图谱呢？常见的构建步骤包含以下几个方面：1. 数据抓取和清洗：通过网络爬虫等技术手段，将领域内的各种信息、文献、专家、机构等数据进行收集和整合，并进行清洗和过滤处理。
2. 信息抽取和实体识别：对于已经收集好的数据，需要进行自然语言处理和机器学习等技术的处理，将其中的实体和关系进行识别和抽取出来，形成实体-属性-关系模型。
3. 结构化建模：将抽取出来的实体和关系进行结构化建模和概念化处理，构建出知识图谱中的实体-属性-关系型数据存储结构。
4. 知识丰富和质量控制：维持和更新领域知识图谱的质量和丰富度，包括数据质量控制、实体标准化、知识补充等方面，从而使得知识图谱的应用结果更加准确和可靠。
当然，在构建领域知识图谱的过程中，需要应用多种技术手段，包括但不限于自然语言处理、机器学习、图数据库、分布式计算等技术。
那么，领域知识图谱的应用有哪些呢？1. 企业智能化应用：对于某一特定领域的企业，利用领域知识图谱，可以更加高效地进行业务决策、产品研发和市场拓展等方面的工作。
2. 专业领域研究：领域知识图谱也可以成为学术研究和专业领域研究的基础工具。
通过领域知识图谱，研究者可以更容易地获取某一领域的知识和信息，帮助自己进行研究分析。
3. 智能问答系统：基于领域知识图谱，可以开发出智能问答系统，帮助用户更快地获取自己所需的信息和答案。
4. 人工智能应用：随着人工智能的不断发展，领域知识图谱在一些智能化应用中也得到了广泛的运用，比如智能客服、个性化推荐等方面。
知识图谱技术研究与应用
知识图谱技术研究与应用随着数字时代的到来，大数据成为了现代社会重要的信息资源。
但是，随之而来的问题是如何处理这些数据，如何提取和利用其中的价值。
知识图谱技术应运而生，成为了解决这一问题的重要手段。
本文将深入探讨知识图谱技术的研究与应用。
一、知识图谱技术简介知识图谱是一种描述和表达人们对事物的认识和知识的模型。
可视化的知识图谱是一个包含实体、属性和关系的图形，旨在帮助人们更好地理解和利用数据。
知识图谱技术是一种将大量分散数据整合成一种更好的形式，以帮助人们理解和利用数据的方法。
知识图谱技术的实现需要先进行语义建模。
语义建模的目的是将大量分散数据整合成一个结构化知识图谱。
然后，利用图形理论和机器学习等方法来理解和分析这个知识图谱，最后将图谱应用于各种不同的应用领域。
知识图谱技术已经应用于许多领域，包括搜索引擎、自然语言处理、智能推荐、智能问答等。
二、知识图谱技术的特点1.结构化数据知识图谱技术的核心是将大量分散的数据整合成一个结构化数据。
这使得数据得到了更好的组织和分析。
结构化的数据也有利于机器学习和数据挖掘等领域的进一步研究和探索。
2.形式化知识表达知识图谱技术使用形式化语言来描述和表达知识。
这种形式化的表达方式使得知识得到了更好的表达和利用。
知识图谱技术不依赖于人工智能的深度学习技术，因此它在语义理解的方面有更高的表现力且更能够被解释。
3.自动化的知识抽取和知识融合知识图谱技术通过自动化的知识抽取和知识融合来优化数据和知识的质量。
这种自动化的过程大大提高了生产效率，并减少了人力资源的需求。
三、知识图谱技术的应用1.智能搜索引擎知识图谱技术可以应用于智能搜索引擎中，更快地找到机器可理解的响应，帮助用户找到更准确的信息。
2.自然语言处理知识图谱技术可以帮助计算机准确地理解人类语言，包括抽象语义和实际意图。
3.智能推荐知识图谱技术可以为智能推荐系统提供更多、更准确的数据，为每个用户提供个性化服务。
此外，知识图谱技术也可以分析用户行为和兴趣，以更好地推荐方案。
知识图谱技术的原理及应用
知识图谱技术的原理及应用随着人工智能的不断发展壮大，知识图谱技术也越来越受到了人们的关注。
作为人工智能技术的一种，知识图谱技术在各个领域有广泛的应用，其中包括搜索引擎、智能客服、智能问答等等。
本文从知识图谱技术的原理入手，介绍知识图谱技术的应用和未来发展。
一、知识图谱技术的原理1.什么是知识图谱？知识图谱是由谷歌提出的概念，是一种用于存储、管理和显示人类语言知识的结构化数据模型，类似于人类大脑的思维模型。
它是通过对人类语言知识进行语义抽取并建立起其之间的关系，形成一种树状结构的知识库，其中包含了各种事物的属性、特征以及彼此之间的关系，从而能够为人工智能技术提供更加丰富的语义信息。
2.知识图谱技术的特点知识图谱技术的特点在于，它采用了一种结构化的方法，将人类语言知识抽象成可以被机器所理解的形式，这种形式与自然语言相比，是更加精确和清晰的。
知识图谱中的每一个节点都有其对应的属性、特征以及与其他节点之间的关系，因此可以提供更加丰富的语义信息，也更加容易与其他应用程序进行互操作。
3.知识图谱技术的构建知识图谱的构建需要进行以下步骤：(1)数据获取：从互联网上抓取各种语言数据，并使用自然语言处理技术对数据进行分析和抽取。
(2)实体识别和分类：对于获取到的语言数据，需要进行实体识别和分类，即将其归属到不同的类别中。
(3)关系抽取：建立实体之间的关系，如人与公司、书籍与作者等等。
(4)知识建模：建立实体属性和关系的数据模型，形成结构化数据存储体系。
(5)数据存储和查询：将知识图谱数据存储到数据库中，提供查询接口，作为后续应用的基础。
4.知识图谱技术的应用知识图谱技术的应用非常广泛，其中主要包括：(1)搜索引擎：知识图谱能够提高搜索的准确性，为用户提供更加精准的搜索结果。
(2)智能客服：使用知识图谱技术，可以让机器人更加智能化，能够更好地理解用户的语言意图，提供更加贴心的用户服务。
(3)智能问答：知识图谱技术能够有效地解决自然语言处理中的一致性和确切性问题，从而提高智能问答系统的准确率。
知识图谱在金融领域中的应用
知识图谱在金融领域中的应用随着科技的不断进步，知识图谱技术也逐渐得到了广泛的应用。
在金融领域中，知识图谱技术也发挥着越来越重要的作用。
本文将从知识图谱的定义、特点以及在金融领域中的应用等方面进行论述。
一、知识图谱的定义和特点知识图谱是利用图形化的方式展现人类知识、概念和关系的技术。
简单来说，它就是将实体、事件、概念等信息以节点的形式呈现，并通过节点之间的关联来描述它们之间的关系。
知识图谱的最大特点在于它将传统的文本信息转换成了可视化的图形，增强了信息的可读性和可解释性。
另外，知识图谱还具有以下特点：1. 高效率。
知识图谱采用了分层的节点结构，使得信息的检索和查询更加高效。
2. 多维度。
知识图谱的节点可以包含多种数据类型，丰富了信息的维度。
3. 可拓展性。
知识图谱的节点和关系是可以动态添加或删除的，也可以对关系进行调整。
4. 可重用性。
知识图谱中的节点和关系是可以被多个应用程序和系统共享的。
二、1. 金融信息检索金融领域的信息非常庞杂，传统的数据库检索难以满足需求。
而知识图谱技术可以将金融领域内的各类信息进行归纳、分类，以图谱形式展现，从而实现对金融信息的高效检索。
比如，一个银行对于某一客户的信息可能会非常多，包括该客户的信用卡、存款、借贷信息、消费记录等等。
采用知识图谱技术就可以将这些信息以层次化的节点结构进行表示，从而方便银行内部进行信息查找和调取。
2. 金融风险管理金融风险管理是金融领域中的重要问题。
知识图谱技术可以将客户、资产、市场、经济环境等多种因素进行关联和分析，以帮助金融机构更早地发现和应对风险。
例如，对于一家资产管理公司来说，如果该公司投资的产品和其中的资产出现了风险，那么该公司可能会遭受巨额损失。
采用知识图谱技术可以将该公司所投资的具体业务和关联的市场、经济环境等进行关联，从而实现对风险的实时监测和预警。
3. 金融客户画像金融客户画像指对金融客户进行全面分析，以了解客户的需求、习惯、风险偏好等信息，并通过这些信息为客户提供更为精准的服务。
知识图谱技术的应用和创新案例
知识图谱技术的应用和创新案例近年来，知识图谱技术已经逐渐成为了人工智能领域的热门话题。
知识图谱是一种以图表形式将知识信息进行展示和关联的技术。
通过将各种知识和实体进行关联，就可以让计算机自动分析和处理这些信息，从而实现更高效和智能化的应用。
知识图谱技术的应用范围非常广泛，包括搜索引擎、智能问答、自然语言处理、智能推荐等领域。
下面我们来看看这些领域里一些优秀的知识图谱案例。
一、智能问答智能问答是知识图谱技术的一个重要应用领域。
通过将知识图谱与自然语言处理相结合，可以让计算机更好地理解人类的问题，并给出准确的答案。
其中一些出色的案例包括：1. 搜狗问问搜狗问问是搜狗公司推出的一款智能问答产品，秉承“让知识无处不在”的理念，为用户提供准确的智能问答服务。
搜狗问问的核心技术便是知识图谱。
它将百度百科、维基百科、百度知道等知识资源进行了整合，形成了一个领域非常广泛的知识图谱。
在用户提出问题之后，搜狗问问会自动对问题进行分类和理解，并从知识图谱中搜索出与问题相关的信息。
最终，它会将搜索结果以图表和文字的形式呈现给用户，让用户更方便地获取需要的信息。
2. 小度智能助手小度智能助手是百度公司推出的一款智能问答产品。
小度智能助手拥有非常广泛的知识图谱，包括百度百科、百度知道、百度文库、百度贴吧等知识资源，在用户提问时会自动从这些资源中提取信息，并给出准确的答案。
与搜狗问问不同的是，小度智能助手允许用户进行对话交互，用户可以通过语音或文字的方式与小度进行交流。
这种交互模式涉及到自然语言处理技术，包括语音识别、语音合成、自然语言理解等方面。
二、搜索引擎搜索引擎是知识图谱技术的另一个重要应用领域。
通过将不同的知识库进行关联，可以让搜索引擎更准确地理解用户的查询意图，并给出更精确的结果。
1. 百度指数百度指数是百度推出的一项全民搜索趋势分析服务，它通过知识图谱技术将多个搜索数据进行集成和分析，帮助用户了解当前人们在搜索哪些内容，并可以根据这些数据进行搜索引擎优化和投放广告等活动。
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领域应用| 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。
领域应用| 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱1周前本文转载自公众号：贪心科技。
作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
目录：1. 概论2. 什么是知识图谱3. 知识图谱的表示4. 知识抽取5. 知识图谱的存储6. 金融知识图谱的搭建1. 定义具体的业务问题2. 数据收集& 预处理3. 知识图谱的设计4. 把数据存入知识图谱5. 上层应用的开发7. 知识图谱在其他行业中的应用8. 实践上的几点建议9. 结语1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。
如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。
在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。
但这有点抽象，所以换个角度，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）。
那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。
图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。
但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。
比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。
这些类型由不同的颜色来标记。
在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关系（Relation）”来表达图里的“边”。
实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。
比如一个社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。
人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。
人和公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。
类似的，一个风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话。
3. 知识图谱的表示知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱，也可以把它认为是一个知识库。
这也是为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在Google搜索引擎里输入“Who is the wife of Bill Gates?”，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates”。
这是因为我们在系统层面上已经创建好了一个包含“Bill Gates”和“Melinda Gates”的实体以及他俩之间关系的知识库。
所以，当我们执行搜索的时候，就可以通过关键词提取（”Bill Gates”, “Melinda Gates”, “wife”）以及知识库上的匹配可以直接获得最终的答案。
这种搜索方式跟传统的搜索引擎是不一样的，一个传统的搜索引擎它返回的是网页、而不是最终的答案，所以就多了一层用户自己筛选并过滤信息的过程。
在现实世界中，实体和关系也会拥有各自的属性，比如人可以有“姓名”和“年龄”。
当一个知识图谱拥有属性时，我们可以用属性图（Property Graph）来表示。
下面的图表示一个简单的属性图。
李明和李飞是父子关系，并且李明拥有一个138开头的电话号，这个电话号开通时间是2018年，其中2018年就可以作为关系的属性。
类似的，李明本人也带有一些属性值比如年龄为25岁、职位是总经理等。
这种属性图的表达很贴近现实生活中的场景，也可以很好地描述业务中所包含的逻辑。
除了属性图，知识图谱也可以用RDF来表示，它是由很多的三元组（Triples）来组成。
RDF在设计上的主要特点是易于发布和分享数据，但不支持实体或关系拥有属性，如果非要加上属性，则在设计上需要做一些修改。
目前来看，RDF 主要还是用于学术的场景，在工业界我们更多的还是采用图数据库（比如用来存储属性图）的方式。
感兴趣的读者可以参考RDF的相关文献，在文本里不多做解释。
4. 知识抽取知识图谱的构建是后续应用的基础，而且构建的前提是需要把数据从不同的数据源中抽取出来。
对于垂直领域的知识图谱来说，它们的数据源主要来自两种渠道：一种是业务本身的数据，这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的方式存储；另一种是网络上公开、抓取的数据，这些数据通常是以网页的形式存在所以是非结构化的数据。
前者一般只需要简单预处理即可以作为后续AI系统的输入，但后者一般需要借助于自然语言处理等技术来提取出结构化信息。
比如在上面的搜索例子里，Bill Gates和Malinda Gate的关系就可以从非结构化数据中提炼出来，比如维基百科等数据源。
信息抽取的难点在于处理非结构化数据。
在下面的图中，我们给出了一个实例。
左边是一段非结构化的英文文本，右边是从这些文本中抽取出来的实体和关系。
在构建类似的图谱过程当中，主要涉及以下几个方面的自然语言处理技术：a. 实体命名识别（Name Entity Recognition）b. 关系抽取（Relation Extraction）c. 实体统一（Entity Resolution）d. 指代消解（Coreference Resolution）下面针对每一项技术解决的问题做简单的描述，以至于这些是具体怎么实现的，不在这里一一展开，感兴趣的读者可以查阅相关资料，或者学习我的课程。
首先是实体命名识别，就是从文本里提取出实体并对每个实体做分类/打标签：比如从上述文本里，我们可以提取出实体-“NYC”，并标记实体类型为“Location”；我们也可以从中提取出“Virgil’s BBQ”，并标记实体类型为“Restarant”。
这种过程称之为实体命名识别，这是一项相对比较成熟的技术，有一些现成的工具可以用来做这件事情。
其次，我们可以通过关系抽取技术，把实体间的关系从文本中提取出来，比如实体“hotel”和“Hilton property”之间的关系为“in”；“hotel”和“Time Square”的关系为“near”等等。
另外，在实体命名识别和关系抽取过程中，有两个比较棘手的问题：一个是实体统一，也就是说有些实体写法上不一样，但其实是指向同一个实体。
比如“NYC”和“New York”表面上是不同的字符串，但其实指的都是纽约这个城市，需要合并。
实体统一不仅可以减少实体的种类，也可以降低图谱的稀疏性（Sparsity）；另一个问题是指代消解，也是文本中出现的“it”, “he”, “she”这些词到底指向哪个实体，比如在本文里两个被标记出来的“it”都指向“hotel”这个实体。
实体统一和指代消解问题相对于前两个问题更具有挑战性。
5. 知识图谱的存储知识图谱主要有两种存储方式：一种是基于RDF的存储；另一种是基于图数据库的存储。
它们之间的区别如下图所示。
RDF一个重要的设计原则是数据的易发布以及共享，图数据库则把重点放在了高效的图查询和搜索上。
其次，RDF 以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息，但图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以实体和关系可以包含属性，这就意味着更容易表达现实的业务场景。
根据最新的统计（2018年上半年），图数据库仍然是增长最快的存储系统。
相反，关系型数据库的增长基本保持在一个稳定的水平。
同时，我们也列出了常用的图数据库系统以及他们最新使用情况的排名。
其中Neo4j系统目前仍是使用率最高的图数据库，它拥有活跃的社区，而且系统本身的查询效率高，但唯一的不足就是不支持准分布式。
相反，OrientDB和JanusGraph（原Titan）支持分布式，但这些系统相对较新，社区不如Neo4j活跃，这也就意味着使用过程当中不可避免地会遇到一些刺手的问题。
如果选择使用RDF的存储系统，Jena或许一个比较不错的选择。
6. 金融知识图谱的搭建接下来我们看一个实际的具体案例，讲解怎么一步步搭建可落地的金融风控领域的知识图谱系统。
首先需要说明的一点是，有可能不少人认为搭建一个知识图谱系统的重点在于算法和开发。
但事实并不是想象中的那样，其实最重要的核心在于对业务的理解以及对知识图谱本身的设计，这就类似于对于一个业务系统，数据库表的设计尤其关键，而且这种设计绝对离不开对业务的深入理解以及对未来业务场景变化的预估。
当然，在这里我们先不讨论数据的重要性。
一个完整的知识图谱的构建包含以下几个步骤：1. 定义具体的业务问题 2. 数据的收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发，以及系统的评估。
下面我们就按照这个流程来讲一下每个步骤所需要做的事情以及需要思考的问题。
6.1 定义具体的业务问题在P2P网贷环境下，最核心的问题是风控，也就是怎么去评估一个借款人的风险。
在线上的环境下，欺诈风险尤其为严重，而且很多这种风险隐藏在复杂的关系网络之中，而且知识图谱正好是为这类问题所设计的，所以我们“有可能”期待它能在欺诈，这个问题上带来一些价值。
在进入下一个话题的讨论之前，要明确的一点是，对于自身的业务问题到底需不需要知识图谱系统的支持。
因为在很多的实际场景，即使对关系的分析有一定的需求，实际上也可以利用传统数据库来完成分析的。
所以为了避免使用知识图谱而选择知识图谱，以及更好的技术选型，以下给出了几点总结，供参考。
6.2 数据收集& 预处理下一步就是要确定数据源以及做必要的数据预处理。
针对于数据源，我们需要考虑以下几点：1. 我们已经有哪些数据？ 2. 虽然现在没有，但有可能拿到哪些数据？3. 其中哪部分数据可以用来降低风险？ 4. 哪部分数据可以用来构建知识图谱？在这里需要说明的一点是，并不是所有跟反欺诈相关的数据都必须要进入知识图谱，对于这部分的一些决策原则在接下来的部分会有比较详细的介绍。