中文知识图谱研讨会的学习总结 (上) 图谱引入、百度知心、搜狗知立方

本文是作者对第一届全国中文知识图谱研讨会的学习笔记,概述了知识图谱的基本概念、发展历程,以及百度知心和搜狗知立方在知识图谱应用中的技术。文章探讨了语义Web、本体和知识图谱的区别,以及知识图谱在搜索引擎中的应用,如提供精确答案和知识卡片。此外,还介绍了百度知心的NLP技术,包括命名实体挖掘、属性-值对挖掘等,并提到了搜狗知立方的实体对齐和属性值决策等技术。

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        知识图谱(Knowledge Graph)是当前学术界和企业界的研究热点。中文知识图谱的构建对中文信息处理和中文信息检索具有重要的价值。中国中文信息学会(CIPS)邀请了有约10家从事知识图谱研究和实践的著名高校、研究机构和企业的专家及学者有意参与并发表演讲,下面就是第一届全国中文知识图谱研讨会的学习笔记。
        会议介绍地址和PPT下载链接:http://www.cipsc.org.cn/kg1/

        第一篇以现有百度知心和搜狗知立方为主,其中文章目录如下所示:
        一.知识图谱相关引入介绍
        二.NLP Techniques in Knowledge Graph —— 百度知心
        三.面向知识图谱的搜索技术 —— 搜狗知立方

     

知识图谱(Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及 其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认世界的形式,提供了一种更好地 组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活 力,同时也在智能问答中显示出强大威力,已经成为互联网识驱动的智能应用 的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发 展的核心驱动力之一。 知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术,是融合认计算、识表示 与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义 Web、数据挖掘与机器学习等方 向的交叉研究。知识图谱于 2012 年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎,识图 谱属于人工智能重要研究领域——识工程的研究范畴,是利用识工程建立大 规模识资源的一个杀手锏应用。94 年图灵奖获得者、识工程的建立者费根 鲍姆给出的识工程定义——将识集成到计算机系统从而完成只有特定领域 专家才能完成的复杂任务。在大数据时代,识工程是从大数据中自动或半自动 获取识,建立基于识的系统,以提供互联网智能识服务。大数据对智能服 务的需求,已经从单纯的搜集获取信息,转变为自动化的识服务。我们需要利 用识工程为大数据添加语义/识,使数据产生智慧(smart data),完成从数据 到信息到识,最终到智能应用的转变过程,从而实现对大数据的洞察、提供用 户关心问题的答案、为决策提供支持、改进用户体验等目标。知识图谱在下面应 用中已经凸显出越来越重要的应用价值
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