侧边栏壁纸
博主头像
清如许博主等级

努力成长为一颗大树,一半洒落阴凉,一半沐浴阳光,非常沉默非常骄傲,从不依靠从不寻找

  • 累计撰写 80 篇文章
  • 累计创建 44 个标签
  • 累计收到 5 条评论

目 录CONTENT

文章目录

知识图谱入门一:知识图谱介绍.md

清如许
2022-05-21 / 0 评论 / 0 点赞 / 63 阅读 / 3,094 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2022-05-21,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

@TOC

一、知识图谱简介

1.1 引言

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。

早在 2010 年微软就开始构建知识图谱,包括 Satori 和 Probase;2012 年,Google 正式发布了 Google Knowledge Graph,现在规模已超 700 亿。目前微软和 Google 拥有全世界最大的通用知识图谱,Facebook 拥有全世界最大的社交知识图谱,而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。
图 1 业内布局

图 1 业内布局

在这里插入图片描述

图 2 业内应用

本章以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、介绍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。本次组队学习还将动手实践一个关于kg在智能问答中的应用。

1.2 什么是知识图谱呢?

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)。

1.2.1 什么是图(Graph)呢?

  • 图(Graph)是由节点(Vertex)和边(Edge)来构成,多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。
  • 实体(节点)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(边)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。
    ————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「越前浩波」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44023658/article/details/112503294
    图 3 图(Graph)介绍

1.2.2 什么是 Schema 呢?

知识图谱另外一个很重要的概念是 Schema:

  • 介绍:Schema(模式) 限定待加入知识图谱数据的格式;相当于某个领域内的数据模型,包含了该领域内有意义的概念类型以及这些类型的属性

  • 作用:规范结构化数据的表达,一条数据必须满足Schema预先定义好的实体对象及其类型,才被允许更新到知识图谱中, 一图胜千言
    图 4 Schema定义

    图 4 Schema定义

  • 图中的DataType限定了知识图谱节点值的类型为文本、日期、数字(浮点型与整型)

  • 图中的Thing限定了节点的类型及其属性(即图1-1中的边)

  • 举例说明:基于上图Schema构建的知识图谱中仅可含作品、地方组织、人物;其中作品的属性为电影与音乐、地方组织的属性为当地的商业(eg:饭店、俱乐部等)、人物的属性为歌手

1.3 知识图谱的价值在哪呢?

  • 从图5中可以看出,知识图谱是人工智能很重要的一个分支, 人工智能的目标为了让机器具备像人一样理性思考及做事的能力 ->
  • 在符号主义的引领下,知识工程(核心内容即建设专家系统)取得了突破性的进展 ->
  • 在整个知识工程的分支下,知识表示是一个非常重要的任务 ->
    而知识图谱又恰恰是知识表示的重要一环
    在这里插入图片描述

图 5 学科概念

二、怎么构建知识图谱呢?

2.1 知识图谱的数据来源于哪里?

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:

第一种: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,一般只需要简单预处理即可以作为后续AI系统的输入;
第二种: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,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。
在这里插入图片描述

图 6 数据来源

比如在下面的搜索例子里,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。
在这里插入图片描述
图 7 举例说明

2.2 信息抽取的难点在哪里?

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。
在这里插入图片描述

图 8 信息抽取的难点举例

2.3 构建知识图谱所涉及的技术?

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:

  • 实体命名识别(Name Entity Recognition)
  • 关系抽取(Relation Extraction)
  • 实体统一(Entity Resolution)
  • 指代消解(Coreference Resolution)

2.4、知识图谱的具体构建技术是什么?

下面针对每一项技术解决的问题做简单的描述,至于这些是具体怎么实现的,不在这里一一展开。
在这里插入图片描述

2.4.1 实体命名识别(Named Entity Recognition)

  • 实体命名识别(英语:Named Entity Recognition),简称NER
  • 目标:就是从文本里提取出实体并对每个实体做分类/打标签;
    • 举例说明: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。

2.4.2 关系抽取(Relation Extraction)

  • 关系抽取(英语:Relation Extraction),简称 RE
  • 介绍:通过关系抽取技术,把实体间的关系从文本中提取出来;
  • 举例说明: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。
    图 9 NER 和 RE 示例
    图 9 NER 和 RE 示例

2.4.3 实体统一(Entity Resolution)

  • 实体统一(英语:Entity Resolution),简称 ER
  • 介绍:对于有些实体写法上不一样,但其实是指向同一个实体;
  • 举例说明: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。
  • 价值: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);

2.4.4 指代消解(Disambiguation)

  • 指代消解(英语:Disambiguation)
  • 介绍: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。

图 10 ER 和 Disambiguation 示例

图 10 ER 和 Disambiguation 示例

三、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。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。
图 11 RDF的存储 和 基于图数据库的存储 的区别

图 11 RDF的存储 和 基于图数据库的存储 的区别

四、Neo4J 介绍与安装

4.1 引言

“工欲善其事,必先利其器”,知识图谱作为一种特殊的图结构,自然需要专门的图数据库进行存储。

知识图谱由于其数据包含实体、属性、关系等,常见的关系型数据库诸如MySQL之类不能很好的体现数据的这些特点,因此知识图谱数据的存储一般是采用图数据库(Graph Databases)。而Neo4j是其中最为常见的图数据库。

4.2 Neo4J 下载

首先在 Neo4J官网 下载 Neo4J。

Neo4J分为社区版和企业版:

  • 企业版:收费,在横向扩展、权限控制、运行性能、HA等方面都比社区版好,适合正式的生产环境;
  • 社区版:免费,普通的学习和开发采用免费社区版就好。

4.3 Neo4J 安装

  • 在Mac或者Linux中,安装好jdk后,直接解压下载好的Neo4J包,运行命令
 bin/neo4j start
  • windows系统下载好neo4j和jdk 1.8.0后,输入以下命令启动后neo4j
 neo4j.bat console

图 12 Neo4j 运行结果

图 12 Neo4j 运行结果

4.4 Neo4J Web 界面 介绍

Neo4J提供了一个用户友好的 Web 界面,可以进行各项配置、写入、查询等操作,并且提供了可视化功能。类似ElasticSearch一样,我个人非常喜欢这种开箱即用的设计。

打开浏览器,输入http://127.0.0.1:7474/browser/,如下图 13 所示,界面最上方就是交互的输入框。
图 13 Neo4J Web界面

图 13 Neo4J Web界面

4.5 Cypher查询语言

  • Cypher:
    • 介绍:是Neo4J的声明式图形查询语言,允许用户不必编写图形结构的遍历代码,就可以对图形数据进行高效的查询。
    • 设计目的:类似SQL,适合于开发者以及在数据库上做点对点模式(ad-hoc)查询的专业操作人员。
    • 其具备的能力包括:
      • 创建、更新、删除节点和关系
      • 通过模式匹配来查询和修改节点和关系 - 管理索引和约束等

转载,原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44023658/article/details/112503294

参考资料

0

评论区