文章摘要：其實(shí)知識(shí)圖譜的概念可以追溯到上個(gè)世紀(jì)五六十年代所提出的一種知識(shí)表示形式——語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)(Semantic Network)。2012年5月16日，Google為了提升搜索引擎返回的答案質(zhì)量和用戶查詢的效率，布了知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)。

其實(shí)知識(shí)圖譜的概念可以追溯到上個(gè)世紀(jì)五六十年代所提出的一種知識(shí)表示形式——語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)(Semantic Network)。2012年5月16日，Google為了提升搜索引擎返回的答案質(zhì)量和用戶查詢的效率，布了知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)。有知識(shí)圖譜作為輔助，搜索引擎能夠洞察用戶查詢背后的語(yǔ)義信息，返回更為精準(zhǔn)、結(jié)構(gòu)化的信息，更大可能地滿足用戶的查詢需求。經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間發(fā)展，又有人工智能等新興技術(shù)加持，知識(shí)圖譜概念逐漸完善，并呈現(xiàn)出以下特征：

1.準(zhǔn)確性：知識(shí)圖譜構(gòu)建的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中具有多種語(yǔ)義關(guān)系，多角度挖掘信息，保證相關(guān)信息的準(zhǔn)確性；

2.可視化：知識(shí)圖譜作為圖類型知識(shí)庫(kù)，本身具備可視化特性。知識(shí)圖譜可以將多實(shí)體間的關(guān)系通過圖形的方式進(jìn)行顯示。目前，通過知識(shí)圖譜技術(shù)分析展示實(shí)體間關(guān)聯(lián)關(guān)系已在多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用；

3.關(guān)聯(lián)分析：知識(shí)圖譜本身具備“邊”的概念，強(qiáng)調(diào)實(shí)體間的關(guān)聯(lián)與屬性。在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，利用知識(shí)圖譜技術(shù)能快速有效地發(fā)現(xiàn)無關(guān)實(shí)體間的隱性關(guān)聯(lián)關(guān)系。目前，關(guān)聯(lián)分析在金融行業(yè)的營(yíng)銷與風(fēng)控，政府與公共服務(wù)行業(yè)智能刑偵、智能經(jīng)偵、治安管理、政務(wù)數(shù)字化等多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用；

4.拓展性：知識(shí)圖譜本身的構(gòu)建方式?jīng)Q定其本身具有良好的拓展性，當(dāng)形成某細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)圖譜后可在此領(lǐng)域內(nèi)快速拓展。同時(shí)，不同領(lǐng)域間知識(shí)圖譜也有一定的拓展性，本身知識(shí)抽取與知識(shí)融合階段對(duì)領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識(shí)依賴有限，決定知識(shí)圖譜領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用效果的關(guān)鍵因素是上層業(yè)務(wù)模型；

5.知識(shí)學(xué)習(xí)：通過推理、標(biāo)注、糾錯(cuò)等具有反饋能力的學(xué)習(xí)機(jī)制，快速積累沉淀行業(yè)知識(shí)，形成領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，降低行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的依賴性。

6.可解釋性：彌補(bǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)的不足，知識(shí)圖譜本身與人類認(rèn)知類似，通過實(shí)體、關(guān)系、屬性去認(rèn)知世界，同時(shí)知識(shí)圖譜目前均為大規(guī)模知識(shí)庫(kù)，語(yǔ)義豐富，將搜索問題與答案相連接，提供解釋性的來源；

GaussMind知識(shí)圖譜平臺(tái)

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