关于知识图谱技术的综述_徐增林1

简介：
本论文由徐增林撰写，是一篇全面回顾和总结知识图谱技术发展的综述性文章，内容涵盖了知识表示、构建方法及应用领域等方面。 知识图谱技术是人工智能领域中的一个重要组成部分，它旨在构建具有语义理解和开放互联能力的知识库，在智能搜索、智能问答系统和个人化推荐等领域发挥重要作用。其核心在于从海量数据中抽取有用的信息，并以结构化的形式进行表示、融合和推理，支持复杂的决策过程。 知识图谱的定义包括对现实世界实体与概念的抽象表达，这些实体通过关系相互连接形成庞大的网络结构。知识图谱架构通常涵盖四个层次：数据获取层收集来自不同来源的数据（如网页、数据库等），知识抽取识别并提取出其中的关键信息，存储层管理所获得的知识，并且服务层为用户提供查询和推理功能。 构建知识图谱的核心技术包括以下四个方面： 1. **知识抽取**：这是第一步，涉及从结构化或非结构化的数据中识别实体、属性及关系。常用的技术有命名实体识别、关系提取等，利用自然语言处理、机器学习和规则推导方法来获取关键信息。 2. **知识表示**：将获得的知识转化为便于计算机理解的形式。最常见的形式是使用RDF三元组（主体-谓语-对象）表示，并结合OWL构建复杂的本体结构以表达更丰富的含义。 3. **知识融合**：由于数据源的多样性和不一致性，这一过程通过实体链接、冲突检测和解决以及评估来源可信度等策略来提高知识的质量。 4. **知识推理**：利用逻辑或概率方法从现有信息中推导出新的结论。例如基于规则的方法可以验证信息准确性，而基于概率的方法适合处理不确定性的知识。 这些技术的应用范围广泛，如谷歌的搜索结果使用了知识图谱提供精确的答案展示；智能问答系统IBM Watson通过深度理解实现准确的回答；个性化推荐系统则利用分析用户兴趣来提供建议。尽管取得了进展，但知识图谱仍面临诸如质量控制、动态更新和大规模数据高效管理等挑战。未来的研究将致力于解决这些问题，进一步提高其在智能化服务中的效能与应用范围。