工业制造发展迅速，各式各样的工业互联网平台脱颖而出，但在它们之中做工业知识图谱的少之又少，这到底是为什么呢？
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。
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。
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。
“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。”
提到 AI，大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域，这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来，随着知识图谱技术不断被提及，作为 AI 领域底层的技术，其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域，大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持，企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，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。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域 以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
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。
面向垂直行业，结合专家知识、多源异构的碎片化知识和组织智能，引领从大数据分析到大知识工程进而大智慧系统的研发和落地应用。构建行业知识图谱，实现智能推理与知识服务，推进多机多人多任务的人机协同，开发新一代知识工程的技术体系和系统平台，服务搜索、推荐、规划、对话机器人等领域的情景感知和人机协同。
知识是有价值的，即使是权限可控的单一机构内部，知识来源也是多样化的，必定存在知识的价值量化、确权、溯源、隐私及可信等多方面问题。要在知识生产和消费闭环中平衡知识的责、权、利，并有效的激励众包，一种方法就是让知识上链，并构建知识的区块链系统。OpenKG 作为新技术测试床，在相关方向努力做一些粗浅尝试，也希望为各企业机构建立知识图谱众包平台提供参考。在实践过程中，我们也发现很多问题和挑战，如细粒度知识确权带来的性能问题、细粒度知识众包的价值计算公平性问题、知识图谱的去中心化存储问题等，这些都需要更深入的研究和实践。
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。
采访嘉宾 | 彭力 作者 | 冬梅 随着互联网的发展，知识图谱和深度学习已广泛应用并影响了不同业务场景下数据获取及计算的方式。知识图谱已变为问答系统、商品推荐等智能应用的基础设施，为上层业务在语义理解和可解释性上提供了依据。其中知识计算是知识图谱构建的关键一环，将各类数据、知识、经验以及信息进行表示、分类、融合、建模将知识表达成更接近人类认知的结构。 为了进一步了解知识计算及知识图谱技术在小米业务场景下的探索和实践，在 AICon（北京站）前夕，InfoQ 有幸采访了小米人工智能部 / 知识图谱平台团队负
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。 然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？ 在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
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。
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。 该课程全面系统讲授与研讨了知识图谱相关概念与技术主题，对当前行业落地过程的一系列困难进行答疑解惑。 下面让我们通过回顾第一章课程的10条“知识图谱概述”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：概念与技术》。 / 以下为课程第一
2020 年 10 月 23 日是第八个「世界雪豹日」。为了让人更好地了解雪豹、了解雪豹保护，腾讯和 WWF 合作推出了小程序「神秘雪豹在哪里」，你可以通过长按下面的图片来体验。
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
知识图谱技术(Knowlege Graph)作为人工智能和智能信息处理中一项基础核心技术，在搜索引擎、智能问答等领域获得了广泛应用。在2012年，知识图谱的概念被首次提出：知识图谱是用于提升搜索引擎性能的知识库。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 基于电子商务平台上亿级的庞大商品库，电子商务交易得以不断增长。 为了更好地支持日常业务，需要将这些海量的商品以一种更优的方式进行描述、存储和计算，并且需要支持融合不同来源的数据，建立实体之间的语义连接，因此采用了知识图谱这种数据构架。 阿里巴巴积累了上千亿规模的商品数据作为商品知识图谱，这些数据来源于淘宝、天猫、阿里巴巴等在内的多个阿里旗下平台，囊括了品牌制造商、消费者、国家机构、物流提供商等多方利益相关者的数据。 从知识产权保护或购物体验的角度来看，商
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。
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》。
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:
6月4日至5日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出，荣获“2019年度大数据星河奖”，并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时，腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
News 新闻 3月29日，复旦大学计算机学院教授、知识工厂实验室创始人、国内最早从事知识图谱研究的学者之一肖仰华博士受聘担任达观数据高级顾问，进一步增强达观数据在文本智能处理领域的技术攻坚力量，共同
首先，夹带点个人私货嘻嘻~ 基于知识图谱的广州革命历史数字图书馆：http://gzknowledge.cn
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。
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
本期会议邀请到来自百度等头部企业的代表，来自清华大学的研究人员，以及来自维智科技、河溓海平等时空AI明星创业企业的技术负责人，一起深入探讨时空知识图谱在构建与行业应用落地所面临的机遇和挑战，并进一步了解时空知识图谱的技术发展，以及对应的相关解决方案。3月16日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第96期 主题 知识图谱赋能时空AI 2023年3月16日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF96 时空人工智能(Spati
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。
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。
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。
网购、叫车、订外卖、看电影...... 移动互联网各种场景的背后都离不开大数据技术。经过十几年的发展，大数据技术已经成为互联网企业的基础设施。
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。
创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。
大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～
自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。
Zhuang Y,Li G, Zhong Z, et al. Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignmentin Large-Scale Knowledge Bases[C]// ACM, 2017:1917-1926. (CIKM 2017) 论文链接：http://dbgroup.cs.tsinghua.edu.cn/ligl/crowdalign.pdf Motivation 随着语义网络的迅速发展，越来越多的大规模知识图谱公开发布，为
近日，绿盟科技推出安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》，旨在对安全知识图谱概念内涵、核心框架、关键技术和应用实践进行全面总结与介绍，期望为读者带来全新的技术思考，助力网络安全智能化迈入认知智能阶段。
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。
“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
边策 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 训练一个简易AI对话交互式机器人需要什么？ 一篇文档+3分钟足矣。 在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，我算是见识到了。整个开发过程没有用到一句代码。 先上传一篇Word格式文档： 不到3分钟的时间里，一个简易AI客服快速生成，然后你就可以和“她”聊天了： 这是一家提供对话AI平台的公司的最新产品：输入文档便可让AI自动生成知识图谱，知其然更知其所以然，成为一个真正掌握知识的AI。 而且这家公司的CEO还撂下“狠话”：图灵测试不重要。
AI核心要研究的是如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，而人的智能性核心体现在对不同事物的感知能力、推理能力、决策能力。因此要想做出AI产品就离不开对感知的研究，推理机制的研究以及智能决策方向的研究。对感知智能而言，AI已经做了很多突破，例如机器对听觉、视觉、触觉的感知能力，通过摄像头、麦克风或者其他的传感设备，借助语音识别、图像识别的一些算法模型，能够进行识别和理解。
人类智能的本质是知识的发现与应用。 知识工程是人工智能学科中让机器具备人类的知识，特别是专家的知识及推理能力，来解决现实问题的重要分支。以专家系统为代表的传统知识工程实践在封闭应用场景下取得了显著效果。 但是，伴随着大规模开放应用的兴起，传统的专家系统面临着日益严峻的挑战。以 知识图谱 技术为代表的大数据知识工程有逐渐取代传统知识工程的趋势。 当前，数据驱动的大数据知识工程方兴未艾，并呈现出从互联网开放应用场景向特定领域应用场景转变的鲜明趋势。 知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智
2016 年起，人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域，以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。然而，在这样的背景下，AI 仍是一个非常前沿的学科，对于中国开发者而言有很多需要克服的障碍，首当其冲的就是算法成熟度问题。此外，不同领域不同产业的 AI 应用场景复杂度与日俱增，给很多开发者树立了天然门槛。
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。
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中，张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
大家好，这里是NewBeeNLP。新闻阅读是人们日常生活中必不可少的活动，随着新闻逐渐从纸质端转变到电子端，大家可以从各种社交平台上进行新闻的阅读。同时，我们身处信息爆炸的时代，一天可能就有上万篇的新闻文章产生，这对于用户来说，会造成非常严重的信息过载的问题。
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