什么是知识图谱构建

知识图谱构建的第一步是从各种数据源中提取实体和它们的属性，并将它们表示为图中的节点。实体可以是人物、地点、组织、事件等，属性则描述了实体的特征。

第二步是识别实体之间的关系，并将这些关系表示为连接节点的边。关系可以是家族关系、地理位置关系、隶属关系等。识别关系的过程通常涉及自然语言处理和机器学习技术。

在构建知识图谱时，需要识别不同数据源中表示同一实体的不同实体表示，并将它们对齐。这个过程通常涉及识别相似的子结构、语义关系和共享属性。

知识图谱通常利用本体论作为模式层，允许进行逻辑推理以获取隐含知识，而不仅仅是显式知识。这使得知识图谱能够从已知事实中推导出新的知识。

随着新的机器学习技术的出现，特别是图神经网络和表示学习，进一步扩展了知识图谱构建的能力。这些技术可用于生成实体和关系的嵌入，然后可用于推理和跨知识图谱的集成等任务。

本体模式定义了知识图谱中实体和关系的类别及其层次结构。它为知识图谱提供了一个统一的数据模型，确保数据的一致性和可推理性。在构建本体模式时，需要确定实体类型、关系类型以及它们之间的约束条件。

在确定了本体模式后，需要从各种数据源（如网页、数据库、文本等）中采集相关数据，并识别出其中的实体和关系。这一步骤通常需要利用自然语言处理、信息抽取等技术来实现。

对于识别出的实体，需要将其链接到知识图谱中已有的实体或创建新实体。同时，还需要从数据中抽取实体之间的关系，并将其添加到知识图谱。这一步骤需要处理同义词、消除歧义等问题。

由于数据来源的多样性，知识图谱中可能存在冲突、噪声等问题。因此需要对获取的知识进行融合、去噪等处理，以确保知识的一致性和准确性。这一步骤可以利用规则推理、机器学习等技术。

构建完成后，知识图谱可用于各种应用场景，如语义搜索、问答系统、推荐系统等。同时，知识图谱还可以通过推理技术发现隐含知识，从而丰富和完善自身。

知识图谱的概念起源于 20 世纪 70 年代，由奥地利语言学家 Edgar W. Schneider 在构建模块化教学系统的背景下提出。

20 世纪 80 年代后期，格罗宁根大学和特文特大学开展了 "知识图谱" 项目，专注于设计具有限制关系的语义网络以促进图代数。

1985 年成立的 WordNet 捕捉单词和含义之间的语义关系；2005 年成立的 GeoNames 表示地理名称和实体之间的关系。

2000 年代后期，通用知识图谱 DBpedia 和 Freebase 基于维基百科和其他公共数据集开发。

一家科技公司在 2012 年推出知识图谱，推动了知识图谱的普及。此后，许多科技公司开发和部署了自己的知识图谱。