原創
2023/12/26 09:47:43
來源：米兰体育官网入口
作者：Tian
3595
本文摘要
知識圖譜是人工智能中的一項重要技術，在谘詢服務、智能問答、機器翻譯等方麵具有廣泛的應用。作為(wei) 知識庫係統的核心內(nei) 容之一，其構建過程決(jue) 定了知識庫的質量和應用效果。
知識圖譜是人工智能中的一項重要技術，在谘詢服務、智能問答、機器翻譯等方麵具有廣泛的應用。作為(wei) 知識庫係統的核心內(nei) 容之一，其構建過程決(jue) 定了知識庫的質量和應用效果。
知識庫知識圖譜的構建流程，包括數據源選擇、數據預處理、數據抽取、關(guan) 係抽取、屬性抽取和融合、屬性融合、圖構建、圖更新和維護等環節。
建設模式主要有以下幾種：從(cong) 傳(chuan) 統的知識庫到基於(yu) 本體(ti) 和語義(yi) 網構建，再到基於(yu) 深度學習(xi) 框架構建，最終會(hui) 形成“從(cong) 數據到知識，再到智能輸出”的模式。
傳(chuan) 統知識庫
傳(chuan) 統知識庫是一種以信息係統為(wei) 基礎的知識表示和存儲(chu) 係統，可以分為(wei) 兩(liang) 類：
一類是結構化，如基於(yu) 關(guan) 係數據庫、基於(yu) 規則、基於(yu) 事實、基於(yu) 本體(ti) 等數據庫;
另一類是半結構化，如以命名實體(ti) 識別為(wei) 基礎的OWL本體(ti) 庫等。
傳(chuan) 統知識庫係統的主要問題在於(yu) 知識不完整、不準確、不規範，也難以實現知識的快速更新和擴展，無法適應大數據時代快速增長的信息需求。
基於(yu) 本體(ti) 和語義(yi) 網構建
該模式是將本體(ti) 和語義(yi) 網技術應用於(yu) 知識庫係統的構建中，利用本體(ti) 和語義(yi) 網的知識表示能力，將自然語言處理和計算機視覺等技術融合在一起，以自動抽取數據、自動處理和自動標注數據，並將它們(men) 表示成知識圖譜，從(cong) 而實現智能化。
這種模式不僅(jin) 能夠克服傳(chuan) 統模式局限性，還可以充分發揮本體(ti) 和語義(yi) 網技術在知識表示和表示方麵的優(you) 勢。
基於(yu) 深度學習(xi) 框架構建
該模式以深度學習(xi) 為(wei) 基礎，根據本體(ti) 、知識庫和非結構化數據中的實體(ti) 和關(guan) 係的特點，將其應用於(yu) 自然語言處理、知識推理、智能問答等方麵，實現智能化服務。
目前，該模式已在部分領域取得了較為(wei) 顯著的效果。
如在智能問答領域，利用實體(ti) 識別、實體(ti) 關(guan) 係抽取等技術實現了基於(yu) 智能問答的知識圖譜;在推理領域，利用規則匹配、神經網絡等技術實現了基於(yu) 知識推理的自然語言處理。
知識圖譜與(yu) 人工智能技術相結合
知識圖譜是人工智能技術發展的重要方向，是對現實世界的一種抽象和總結，可以實現實體(ti) 間的關(guan) 係查詢、屬性查詢、實體(ti) 鏈接等功能，在人工智能領域具有廣闊的應用前景。
將知識圖譜與(yu) 人工智能技術相結合，可以對數據進行深度挖掘，獲得更多有價(jia) 值的信息，也可以通過圖譜為(wei) 用戶提供個(ge) 性化、智能化的服務。例如客服機器人、智能問答係統、智能推薦係統等。
小結
知識圖譜是人工智能的重要應用之一，而構建流程決(jue) 定了知識庫的質量和應用效果。在構建過程中，需要充分利用已有的知識，積極探索新的方法和技術。
隨著技術的發展和數據量的增加，基於(yu) 本體(ti) 和語義(yi) 網構建知識圖譜的方法已經比較成熟。而深度學習(xi) 框架作為(wei) 人工智能中一個(ge) 非常重要的技術，也逐漸開始被應用於(yu) 知識圖譜中。在未來，我們(men) 期待知識圖譜能夠更好地服務於(yu) 人類，讓機器更好地理解世界。
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