1.什麼是知識圖譜
知識圖譜是谷歌用來支援語義角度組織網路資料，從而提供智慧型搜尋的知識庫。是通用的語義知識的形式化描述框架，用結點表示語義符號，邊表示符號之間的關係。
用三元組形式描述和儲存知識：如。
知識圖譜表示為 g=，其中e=表示實體集合，r=表示關係集合。s⊆r×e×e
表示三元組的集合。
三元組描述乙個事實，由頭實體，尾實體和描述這兩個實體之間的關係組成。有些關係也稱為屬性，相應地，尾實體稱為屬性值。從圖結構看，實體是知識圖譜的節點，關係是連線兩個節點的有向邊。
2.知識圖譜發展歷程
知識庫在人工智慧和語義網領域的目標可以總結為知識的資料化（讓計算機表示、組織和儲存人類的知識）和資料的知識化（讓資料支援推理、**等智慧型任務）。
3.知識圖譜型別
知識的分類：
(1)根據知識的主客觀性，分為事實性（客觀性）知識和主觀性知識（我認為）
(2)根據知識的變化性質，分為靜態知識（出生日期不變）和動態知識（美國**變）。
(3)領域知識，百科知識，場景知識（訂機票的場景下的資訊），語言知識（**和**是同義詞），常識知識（狗有四條腿）。
知識圖譜分類：
語言知識圖譜：wordnet(由同義詞集和描述同義詞集之間的關係構成)，中文知網hownet。
常識知識圖譜：cyc（/ˈsaɪk/實體和關係以及支援推理的常識規則構成），conceptnet（概念以及描述他們之間關係的常識構成）
領域知識圖譜：醫學知識圖譜sider，電影知識圖譜imdb
百科知識圖譜：freebase、dbpedia、yago、wikidata
傳統構建知識圖譜的方法主要基於專家知識（眾包資料），隨著機器學習技術發展，許多知識圖譜使用自動構建知識圖譜的方法，如nell、knowledge vault(google 2023年建立的大規模知識圖譜)
4知識圖譜生命週期
（1）知識體系構建：構建乙個本體描述目標知識。核心即資源描述框架（rdf）,rdf包括三個物件型別：資源（resource）、謂語（predicate）及陳述（statements）
資源：能使用rdf表示的物件即資源、如實體、事件和概念。
謂語：描述資源本身特徵和資源之間關係。謂語可定義元資料（謂語頭尾資料型別，與其它謂語關係）
陳述：即rdf三元組《主體(subject)，謂語(predicate)，賓語(object)>。謂語可以表示主體屬性，也可以表示主體與賓語之間關係，當謂語表示乙個屬性時，賓語就是屬性值，當表示關係時，賓語就是乙個資源。
（2）知識獲取：從文字資料中通過資訊抽取獲取知識，構建三元組。
①結構化資料
優點：置信度高，資料質量可靠；缺點：資料規模小，不容易獲得。
②半結構化資料（具有一定層次和模式，但不能通過固定模板直接獲得結構化資料）
優點：置信度較高，規模比較大；缺點：樣式多變且含有噪音，很難用人工模板抽取。
③非結構化文字資料（自然語言文字資料，如「姚明2023年出生在上海」）
從純文字資料中獲取知識稱為文字資訊抽取，包括如下基本任務：實體識別、實體消歧、關係抽取以及事件抽取。
實體識別：從文字中識別實體，確定實體的前後邊界，確定實體的類別。（姚明，人名）
實體消歧：消除指定實體的歧義。（李娜是打網球的李娜，不是跳水的李娜；孫悅是唱歌的孫悅，不是打籃球的孫悅）。實體消歧的任務分為實體鏈結和實體聚類。實體鏈結就是將乙個實體指稱項鍊接到知識圖譜的乙個已有實體上。實體聚類假設知識圖譜中沒有已確定的實體，在給定語料庫的前提下，通過聚類使相同所指的實體指稱項被聚為同一類別。
關係抽取：獲取兩個實體之間的語義關係。語義關係可以是一元關係（實體的型別）、二元關係（實體的屬性）及更高階關係。關係抽取任務有：關係分類（判斷一句話中兩個實體的關係）、屬性抽取（已知乙個實體和關係，判斷另乙個實體） 、關係例項抽取（「姚明」，「上海」判斷關係）
事件抽取：從描述事件的文字中抽取結構化的事件資訊。
（3）知識融合：將兩個知識圖譜融合。包括知識體系的融合和例項的融合
（4）知識儲存：如何儲存知識圖譜①rdf格式儲存（一行乙個三元組，搜尋效率低）②圖資料庫neo4j
（5）知識推理： 挖掘兩個實體之間隱含的語義關係，即知識圖譜補全。
自動問答系統
5 知識圖譜與深度學習
基於深度學習，把處理物件表示為數值(標量、向量、矩陣)，通過數值計算完成各種語義計算。
問題：（1）依賴大量標註資料
（2）不可解釋且不可調控
（3）難加入先驗知識
探索1，詞的表示學習：詞表示為分布式向量（上下文相似的詞，語義也相似）。問題：不能區分近義詞還是反義詞
探索2，知識圖譜表示學習：將知識圖譜的實體和關係投影到低維向量空間中，體現實體和關係的語義資訊。問題：隱含表示方式，不易被理解，難以干預推理過程和增加先驗知識。
探索3，神經符號機：神經網路與符號推理相結合的技術。
第一章 概述
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