知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识

1. 背景介绍

1.1 知识工程的演进

长期以来，知识工程领域一直致力于将人类知识以结构化的方式进行表达和存储，以便于计算机系统进行理解和推理。早期的知识库系统依赖于专家手工构建，费时费力且难以扩展。随着互联网的普及和信息爆炸时代的到来，海量非结构化数据成为重要的知识来源，如何高效地从这些数据中提取知识成为一个亟待解决的问题。

1.2 知识图谱的兴起

知识图谱作为一种大规模语义网络，能够有效地表示实体、概念及其之间的关系，为知识的组织、管理和应用提供了新的思路。知识图谱的构建过程通常包括知识抽取、知识融合、知识推理等环节。其中，知识抽取是将非结构化数据转换为结构化知识的关键步骤。

1.3 自动化知识抽取的意义

自动化知识抽取技术可以有效地降低知识获取的成本，提高知识库的构建效率。通过自动化的方式从海量非结构化数据中提取知识，可以为知识图谱的构建提供源源不断的动力，推动知识工程的快速发展。

2. 核心概念与联系

2.1 知识抽取

知识抽取 (Knowledge Extraction) 是从非结构化或半结构化数据中提取结构化知识的过程。常见的知识抽取任务包括：

• 实体识别 (Named Entity Recognition,