什么是知识图谱?
知识图谱(Knowledge Graph)本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。
知识图谱平台是将百度知识图谱多年积累的图谱构建与应用的平台,架构,算法,策略迁移到行业场景的一套完整的解决方案。借助知识图谱平台,行业用户可以自动化、低成本的快速构建高质量大规模行业知识图谱以及上层应用,更智能的发挥行业数据的价值。
知识图谱能为您做什么?
图谱是通过将数据结构化,输出三元组(SPO)和问答对(FAQ),以展示和解决事物间表征关系的产品功能。
知识图谱的应用
- 知识问答与检索
智能问答是行业知识图谱的一类非常重要的应用,在百度搜索产品中,知识图谱部门的智能问答每天满足上亿次用户的检索需求,可以说,知识图谱的智能技术对百度搜索的影响是非常广泛和深远的。
知识图谱在应用能力上,不刻意区分搜索和问答的概念,我们认为,问答就是搜索的AI化,智能化升级。因此,产品侧提供的问答能力,涵盖了精准问答以及语义搜索两块内容,并且对层次化的知识体系也做到了全覆盖。
知识图谱支持的问题类型
1)实体搜索:刘德华(结果包含刘德华的全部属性:年龄、身高等;属性值:57岁、174cm)
2)实体+属性:刘德华的老婆(属性:老婆;属性值:朱丽倩)
3)泛需求:刘德华主演的电影(属性值:追龙、阿飞正传等)
4)推理计算:刘德华的女儿的妈妈的身高(属性值:165cm)
(推理过程:刘德华女儿是刘向蕙——刘向蕙妈妈是朱丽倩——朱丽倩的身高165cm)
名词解释
(1)三元组(SPO):S是实体,P是属性,O是属性值。
【举例1】:刘德华的妻子是朱丽倩。
S:刘德华,P:妻子,O:朱丽倩。
【举例2】:iphone8的价格是6000元。
S:iphone8,P:价格,O:6000元。
通俗来说,如果P是名词,则可以理解为S的P是O;如果P是动词(例如“出生于”),则可以把S理解为主语,O理解为宾语。
需注意的是:一个S对应多个P,一个P可能对应多个O
【一个S对应多个P】
依旧用“刘德华”举例,在上面的示例中:刘德华的妻子是朱丽倩。“刘德华”为S(实体),这次我们把P(属性)“妻子”改为“身高”,对应的O则是“174cm”,实体没变,属性变了,当然,以“刘德华”为实体的属性还可以改为“年龄、女儿、职业、国籍、星座、生日”等等。
【一个P可能对应多个O】
“刘德华的职业是演员、歌手、填词人、制片人。”这句话中,S(实体)是刘德华,P(属性)是职业,O(属性值)是演员、歌手、填词人、制片人,有多个O。
(2)问答对(FAQ):常见问题解答。
【“我的知识”产品说明文档 目录】
功能概述:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943727
图谱知识库:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943733
问答知识库:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943734
常见问题解答:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943731
我看现在的知识图谱,已经集成到了taskflow中了,那么知识图谱的实现,怎样直接获取到实体-属性,或者实体-关系-实体的数据?通过对话流程图配置吗?在写查询代码?我觉得这个流程是复杂的,不符合我们使用知识图谱赖来快速获取知识的本意。
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