本文介绍了知识图谱的概念、发展历程，以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业，通过多年的技术积累和创新，已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来，明略数据将继续深耕知识图谱领域，推动大数据技术与知识图谱的融合发展，为行业提供更为高效、智能的解决方案。
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过计算机模拟人类智能的技术，其应用范围越来越广泛。知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。
由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据，经过 10 年的发展，深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同：人工智能的进一步发展与突破，需要从感知智能向认知智能的突破，知识图谱能有效从数据中挖掘出知识，以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。
10月31日，由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与，他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，展开了深入研讨。
2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
近两年，知识图谱技术得到了各行各业的关注，无论是企业公司还是开发者个人，都对这项技术有着极大的了解与使用需求。在近日的 AI开发者大会（AI ProCon 2019）的知识图谱技术专题，演讲嘉宾为开发者们分享了该领域技术应用的实践经验与未来发展趋势。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
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主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告，完整内容见书籍《知识图谱：概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
2020年2月11日，世界卫生组织宣布了新型冠状病毒肺炎官方正式命名为 COVID-19，21日国家卫健委决定与世界卫生组织保持一致，中文名称不变。随着关于新型冠状病毒病毒疫情的不断发展，有关疫情的各类信息也在不断更新。OpenKG 紧随疫情发展，继续发布新领域的新冠知识图谱，同时对已经发布的图谱进行持续不断的更新。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念
在本文中，我们对知识图谱进行了全面的介绍，在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中，知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后，我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用，以及它们如何使用上述技术。最后，我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。
鞠建勋，携程度假AI研发团队资深算法工程师，主要负责携程度假自然语言处理相关的AI项目。硕士毕业于南京大学，有五年的自然语言处理经验，专注于自然语言处理和知识图谱方面的应用和算法研发。
日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到，Acemap 知识图谱（AceKG）描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息，包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等，数据集将近 100G。 知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数
知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，不过，在AIWorld 2017世界人工智能大会上,百度副总裁、AI技术平台体系（AIG）总负责人王海峰却没有讲这些，这次他聊的是知识图谱。 虽然你可能说不出知识图谱的具体定义，但其实每天都在使用它。当你在百度搜索时，搜索结果右侧的联想，就来自于知识图谱技术的应用；你问百度某个字怎么念，答案也来自知识图谱的应用；你和度秘聊天，问他詹姆斯和科比谁厉害、都取得了哪些成就等等，背后都是知识图谱
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
近两年来，随着Linking Open Data等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。 知识图谱的表示和本质 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提
知识图谱（Knowledge Graph，KG）由Google于2012年正式提出，致力于以结构化的形式描述客观世界中实体及其之间的关系；从表现形式看，可以简单理解为多关系图；被认为是从“感知智能”向“认知智能”发现的一个重要里程碑。
“ 本文介绍了入门知识图谱需掌握的若干基本概念并对知识图谱工程落地面临的常见问题给出了解答”
AI 科技评论按：现在的市场环境下，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，大型的企业都开始了数字化转型，它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户，将数据转化为专家的经验知识，从而提高工作效率和产品销量，并增强产品的用户体验。而知识图谱，则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第八章课程《知识图谱的质量控制》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。
在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric，并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念。并给出了我对Data Fabric的定义:
人工智能的发展可分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段。当下行业正处于认知智能的起步阶段，而从感知智能到认知智能的过程中，知识图谱是关键技术之一。
在当今信息时代，数据已经成为企业决策和业务发展的重要驱动力。然而，随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经难以满足需求。知识图谱作为一种新兴的技术，正逐渐成为处理大规模数据的关键工具。本文将深入探讨知识图谱的数据处理流程，以及图数据库在这一领域的重要作用。
“为了支持城市复杂场景下各类需求，中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台，而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。”
随着信息的爆炸性增长，构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，与自然语言处理（NLP）的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用，从基础概念到实际应用，揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
在这个信息飞速发展的时代，数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点，给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
近年来，知识图谱受到学术界和产业界的广泛关注，在教育、生物医学、金融等领域得到了广泛的应用，凸显了结构化知识在智能应用中的重要作用。2020 年图灵奖得主 LeCun、Bengio 和 Hinton 在 2015 年《Nature》论文[1]曾指出：融合表示学习与复杂知识推理是人工智能进步的阶梯。在数字商业领域，知识图谱业务的蓬勃发展在许多应用显示出了巨大的潜力，但它仍面临着诸多挑战。例如，现有的商业知识图谱往往存在大量的缺失属性、实体节点和大量相同的未对齐的实体节点，且知识图谱通常由多种模态构成，因而如何对大规模数字知识图谱进行链接预测和实体对齐（同款商品挖掘）面临严峻挑战；此外，现有的知识图谱通常缺乏对知识显著性的建模，如当用户在电商平台搜索 “跑步”关键词 时，“瓶装水”一般不是用户真实的购物意图，用户关注的商品一般是 “跑步鞋、跑步机” 等健身用品。显著的常识可以帮助搜索引擎有更好的理解能力，从而返回更贴合用户需要的商品，因此如何基于数字商业知识图谱进行商品显著性推理也面临巨大挑战。
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
本文首发于知乎专栏知识图谱和智能问答 作者简介 漆桂林：东南大学计算机系教授，发表高质量学术论文40多篇。特别是在国际人工智能顶级会议IJCAI, AAAI和KR, 国际语义网络顶级会议ISWC发表多篇会议文章, 在国际顶级杂志Information Sciences 和Fuzzy Sets and Systems等发表多篇杂志文章。其中一篇文章在亚洲语义Web会议获得最佳论文提名奖。请输入正文内容 前面一篇文章“知识图谱之语义网络篇”已经提到了知识图谱的发展历史，回顾一下有以下几点： 1. 知识图谱是
10 月 23 日是世界雪豹日，这一天，腾讯将雪豹带到了公众视野，呼吁大众保护珍稀动物。这是一个名为”神秘雪豹在哪里“的小程序，也是腾讯科技公益互助计划在生态环保领域的创新尝试，它的诞生耗时 2 个月，涉及产品研发 30 余人。
随着信息时代的飞速发展，数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式，能够将分散、无序的数据进行结构化处理，并建立起相互之间的关系，从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中，数据服务扮演着至关重要的角色。
大语言模型有巨大的潜力，但也存在明显的缺陷。知识图谱可以使大语言模型变得更准确、透明，并且结果易于解释。
知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组（比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”），以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
HPA数据库全称The human protein atlas，即人类蛋白图谱，里面有许多关于蛋白研究的信息，如蛋白细胞内定位、在人体组织的表达情况，在肿瘤组织的表达情况等，如下图所示：
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