一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程

最新推荐文章于 2025-07-07 20:29:11 发布
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本文介绍自底向上构建知识图谱的过程，即从公开数据中抽取资源模式，并筛选高置信度信息加入知识库的技术。随着自动知识抽取技术的发展，这种方式已成为当前知识图谱构建的主要方法。

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阿里妹导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。

在本文中，笔者主要想分享一下自底向上构建知识图谱的全过程，抛砖引玉，欢迎大家交流。

“The world is not made of strings , but is made of things.”
——辛格博士，from Google.

知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从document级别降到data级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。

当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用，如搜索领域的Google搜索、百度搜索，社交领域的领英经济图谱，企业信息领域的天眼查企业图谱等。

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在知识图谱技术发展初期，多数参与企业和科研机构主要采用自顶向下的方式构建基础知识库，如Freebase。随着自动知识抽取与加工技术的不断成熟，当前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，如Google的Knowledge Vault和微软的Satori知识库。

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