大家好，我是微学AI，今天给大家带来知识图谱重要讲述，讲明白什么是知识图谱，知识图谱可以做什么，需要学哪些知识，与自然语言处理的关系。很多人认为知识图谱是关系图谱，可能涉及人工智能的东西不多，其实知识图谱与自然语言处理紧密结合，与深度学习，图神经网络也是紧密结合的。

一、知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph）是一种表示现实世界中事物及其关系的语义网络，它将各种信息进行结构化的组织和编码，形成以实体和关系为核心的知识库。知识图谱不仅包含了大量的结构化数据，还涵盖了各种非结构化数据，如文本、图片、视频等多媒体信息。它可以为人工智能系统提供丰富的语义知识，并支持智能搜索、自然语言理解、推荐系统等应用。

知识图谱的核心原理是将现实世界中的各种事物和它们之间的关系进行抽象和建模，形成一个由实体和关系构成的有向图。其中，实体表示现实世界中的任何一个具体事物，如人、地点、组织、事件等；关系则表示实体之间的某种联系或关联，如“父子关系”、“居住关系”、“同事关系”等。每个实体和关系都被赋予了一些属性，如实体的名称、类型、简介、图片、出生日期等，关系的类型、权重、方向等。

二、知识图谱构建步骤

知识图谱的构建需要经过以下几个步骤：

数据采集：在构建知识图谱之前，需要先从各种数据源（如网站、数据库、文本等）中采集大量的数据。这些数据可以是结构化数据，也可以是非结构化数据。

数据清洗：采集到的数据需要进行清洗和预处理，以保证数据质量。数据清洗主要包括去重、去噪、纠错等操作。

实体识别和属性抽取：对于采集到的数据，需要通过自然语言处理技术进行实体识别和属性抽取，并将其标注为实体和关系。

实体和关系建模：根据实际需求，将实体和关系进行建模，并定义它们之间的属性、类型、权重等。

知识库存储：将建模后的实体和关系信息存储到知识库中，通常使用图数据库或者NoSQL数据库进行存储。

知识推理：通过对知识图谱中的实体和关系进行推理，发现新的事实和规律。

应用开发：基于已经构建好的知识图谱，可以开发各种智能应用，如搜索引擎、问答系统、推荐系统等。

应用场景： 高血压疾病关联的症状，可以用于医学症状问答

三、知识图谱相关算法技术

知识图谱的应用需要针对不同场景选择合适的算法，以完成推理、问答、推荐等功能。在知识图谱中，算法的选择涉及多个方面，如图谱的属性、实体间的关系、实体之间的相似性等等。下面我们将介绍一些常见的知识图谱算法。

1.基于规则的推理

基于规则的推理是一种经典的人工智能技术，它通过建立一套规则来对知识进行推理。在知识图谱中，基于规则的推理可以帮助我们从已知事实中推断出新的信息。例如，在一个餐厅知识图谱中，如果我们知道某个人点了牛排并且不吃辣，那么我们可以根据规则推断出这个人可能喜欢清淡口味的食物，进而推荐一些清淡的菜肴。

2.基于机器学习的推理

基于机器学习的推理是一种比较流行的推理方式，它利用机器学习算法从数据中自动发现知识，并在此基础上进行推理。在知识图谱中，基于机器学习的推理可以帮助我们发现实体之间的隐藏关系，或者预测一些未知的属性。例如，在一个电影知识图谱中，我们可以通过机器学习算法发现某部电影和某个演员之间存在隐含关系，进而推荐用户观看该电影。

3.图分类算法

图分类算法是一种应用广泛的机器学习算法，它可以对知识图谱中的实体进行分类。例如，在一个人物关系知识图谱中，我们可以通过图分类算法将不同的人物分类成“朋友”、“敌人”等类型，以便更好地理解他们之间的关系。

4.基于语义相似度的推理

基于语义相似度的推理是指根据实体之间的语义相似度来进行推理。在知识图谱中，实体之间的语义相似度可以通过自然语言处理技术来计算。例如，在一个医疗知识图谱中，我们可以通过计算两个疾病名称之间的语义相似度，判断这两个疾病是否具有相似的症状，并进而推断出患者可能的病情。

四、知识图谱涉及的知识点

1.自然语言处理（NLP）

自然语言处理是指让计算机能够处理和理解自然语言的技术。在知识图谱中，自然语言处理技术可以帮助我们将自然语言文本转化为可供机器理解的形式，例如实体、属性、关系等。常见的自然语言处理技术包括分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、句法分析等。

2.机器学习

机器学习是指让计算机从数据中学习知识的一种方法。在知识图谱中，机器学习可以用来发现实体之间的隐藏关系、预测未知的属性等。常见的机器学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

3.图数据库

图数据库是一种特殊的数据库，它专门用来存储和查询图结构数据。在知识图谱中，图数据库可以帮助我们高效地管理和查询知识图谱。常见的图数据库包括Neo4j、JanusGraph等。

4.数据挖掘

数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的信息的一种技术。在知识图谱中，数据挖掘可以帮助我们发现实体之间的关系、发现隐藏的模式等。常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

5.大数据技术

大数据技术是指处理海量数据的一种技术。在知识图谱中，由于涉及到大量实体和关系，因此需要用到大数据技术来进行存储和处理。常见的大数据技术包括Hadoop、Spark、Flink等。

 以上知识点生动形象的方法：

自然语言处理：可以把自然语言处理比作给计算机“开通”语言能力，让它像人一样理解和处理语言。

机器学习：可以想象成给计算机一块白板，让它自己从数据中学习知识，并且能够根据自己的学习经验来做出决策。

图数据库：可以将图数据库比作一个“知识之花园”，在这个花园中，我们可以管理和查询各种事物及其关系，就像在欣赏花园里不同植物之间的关系。

数据挖掘：可以将数据挖掘比喻成挖掘金矿，我们需要从大量数据中进行深挖，以找到隐藏在数据背后的有价值信息。

大数据技术：可以想象成我们要处理的数据是一片大海，需要用专业的技术才能快速捕捞并处理这些数据，就像渔民们需要使用船只和渔网才能在大海中捕鱼一样。