人工智能技术基础系列之：知识图谱

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

知识图谱（Knowledge Graph）最早由斯坦福大学计算机科学系教授于2005年提出。它是由互联网、文本、图像等多种源头信息汇总而成，用来表示现实世界各种实体及其之间的关系，并赋予其语义理解能力。它可以将复杂的信息结构映射到一个统一的结构体系中，提供智能搜索和决策支持。

随着人工智能的发展，人们对知识图谱的需求越来越强烈，从事人工智能相关工作的人也越来越多。知识图谱的应用场景不断增加，如广告推荐、基于领域的查询、情感分析、个性化聊天机器人、问答系统、虚拟助手等。本文主要讨论知识图谱在人工智能领域的技术理论和应用，即如何构建和使用知识图谱。

2.核心概念与联系

2.1 实体与关系

知识图谱中包含两种基本元素：实体(entity)和关系(relationship)。实体代表现实世界中的某类事物或实体，如电影、歌曲、组织机构、人物等；关系则代表这些实体间的联系，如导演、编剧、作者、主持人、制片人、演员等。实体和关系共同组成了一个网络状的结构，称之为语义网络(semantic network)。

知识图谱中实体的命名规则通常要求：

1. 中文名、外文名以及别名
2. 唯一标识符，如URI
3. 来源（如果存在）
4. 描述

知识图谱中关系的命名规则通常要求：

1. 唯一标识符
2. 源实体与目标实体之间关系类型
3. 来源（如果存在）
4. 描述