知识图谱构建和应用实践

知识图谱的构建流程主要分为知识抽取、知识融合、知识表示和知识优化，知识抽取主要是借助于算法层的实体抽取算法、关系抽取算法、属性抽取算法或者联合抽取算法，对标注好的语料数据进行模型训练，生成相应知识抽取组件。知识融合主要解决在知识抽取过程后的知识对齐和属性融合问题，形成一致性较好的领域知识图谱，在知识构建之后建立符号化和向量化的表述组件，满足不同的业务知识表示需求。知识优化则为了在构建的领域知识图谱进行知识质量的优化提升，挖掘领域知识图谱中隐漏的领域知识，发现知识冲突并对领域知识进行更新，从而形成了一整套的知识图谱构建组件。

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。