知识图谱构建的关键技术

大规模知识库的构建与应用需要多种技术的支持。通过知识提取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化和第三方结构化数据库的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。

知识表示则通过一定有效手段对知识要素表示，便于进一步处理使用。然后通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。

接下来，本文将以知识抽取、知识表示、知识融合及知识推理技术为重点，选取代表性的方法，说明其中的相关研究进展和实用技术手段 。

知

识

抽

取

知识抽取主要是面向开放的链接数据，通常典型的输入是自然语言文本或者多媒体内容文档等。然后通过自动化或者半自动化的技术抽取出可用的知识单元，知识单元主要包括实体、关系以及属性3个知识要素，并以此为基础，形成一系列高质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。

1.1实体抽取

实体抽取也称为命名实体学习或命名实体识别，指的是从原始数据语料中自动识别出命名实体。由于实体是知识图谱中的最基本元素，其抽取的完整性、准确率、召回率等将直接影响到知识图谱构建的质量。

我们将实体抽取的方法分为4种：基于百科站点或垂直站点提取、基于规则与词典的方法、基于统计机器学习的方法以及面向开放域的抽取方法。

1.2语义类抽取

语义类抽取是指从文本中自动抽取信息来构造语义类并建立实体和语义类的关联, 作为实体层面上的规整和抽象。有一种行之有效的语义类抽取方法，包含三个模块：并列度相似计算、上下位关系提取以及语义类生成。

1.3属性和属性值抽取

属性提取的任务是为每个本体语义类构造属性列表，而属性值提取则为一个语义类的实体附加属性值。属性和属性值的抽取能够形成完整的实体概念的知识图谱维度。

1.4关系抽取

关系抽取的目标是解决实体语义链接的问题。关系的基本信息包括参数类型、满足此关系的元组模式等。

知

识

表

示

传统的知识表示方法主要是以RDF(Resource Description Framework资源描述框架)的三元组SPO(subject, predicate,object)来符号性描述实体之间的关系。但是其在计算效率、数据稀疏性等方面面临诸多问题。

近年来，以深度学习为代表的学习技术取得了重要的进展，可以将实体的语义信息表示为稠密低维实值向量，进而在低维空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联，对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。

2.1代表模型

知识表示学习的代表模型有距离模型、单层神经网络模型、双线性模型、神经张量模型、矩阵分解模型、翻译模型等。

2.2 复杂关系模型

知识库中的实体关系类型也可分为1-to-1、1-to-N、N-to-1、N-to-N4种类型，而复杂关系主要指的是1-to-N、N-to-1、N-to-N的3种关系类型。

现在已经从最开始的TransH模型发展到了用高斯分布来刻画实体与关系的KG2E模型，模型使用高斯分布的均值表示实体或关系在语义空间中的中心位置，协方差则表示实体或关系的不确定度

知

识

融

合

通过知识提取，实现了从非结构化和半结构化数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标。但是由于知识来源广泛，存在知识质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、层次结构缺失等问题，所以必须要进行知识的融合。

3.1 实体对齐

实体对齐也称为实体匹配或实体解析或者实体链接，主要是用于消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一致性问题，可以从顶层创建一个大规模的统一知识库，从而帮助机器理解多源异质的数据，形成高质量的知识。

1）成对实体对齐方法

基于传统概率模型的实体对齐方法主要就是考虑两个实体各自属性的相似性，而并不考虑实体间的关系。

基于机器学习的实体对齐方法主要是将实体对齐问题转化为二分类问题。根据是否使用标注数据可分为有监督学习与无监督学习两类，基于监督学习的实体对齐方法主要可分为成对实体对齐、基于聚类的对齐、主动学习。

2）局部集体实体对齐方法

局部集体实体对齐方法为实体本身的属性以及与它有关联的实体的属性分别设置不同的权重，并通过加权求和计算总体的相似度，还可使用向量空间模型以及余弦相似性来判别大规模知识库中的实体的相似程度。

3）全局集体实体对齐方法

基于相似性传播的集体实体对齐方法是一种典型的集体实体对齐方法，匹配的两个实体与它们产生直接关联的其他实体也会具有较高的相似性。

基于概率模型的集体实体对齐方法基于概率模型的集体实体对齐方法主要采用统计关系学习进行计算与推理，常用的方法有LDA模型、CRF模型、Markov逻辑网等。

3.2知识加工

通过实体对齐，可以得到一系列的基本事实表达或初步的本体雏形，然而事实并不等于知识，它只是知识的基本单位。要形成高质量的知识，还需要经过知识加工的过程，从层次上形成一个大规模的知识体系，统一对知识进行管理。

1）本体构建

本体是同一领域内不同主体之间进行交流、连通的语义基础， 其在知识图谱中的地位相当于知识库的模具，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。

本体可通过人工编辑的方式手动构建，也可通过数据驱动自动构建，然后再经质量评估方法与人工审核相结合的方式加以修正与确认。

2）质量评估

对知识库的质量评估任务通常是与实体对齐任务一起进行的，其意义在于，可以对知识的可信度进行量化，保留置信度较高的，舍弃置信度较低的，有效确保知识的质量。

3.3 知识更新

人类的认知能力、知识储备以及业务需求都会随时间而不断递增。因此，知识图谱的内容也需要与时俱进，不论是通用知识图谱，还是行业知识图谱，它们都需要不断地迭代更新，扩展现有的知识，增加新的知识。

知

识

推

理

知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中，往往需要关联规则的支持。由于实体、实体属性以及关系的多样性，人们很难穷举所有的推理规则，一些较为复杂的推理规则往往是手动总结的。

对于推理规则的挖掘，主要还是依赖于实体以及关系间的丰富同现情况。知识推理的对象可以是实体、实体的属性、实体间的关系、本体库中概念的层次结构等。知识推理方法主要可分为基于逻辑的推理与基于图的推理两种类别。

1） 基于逻辑的推理

基于逻辑的推理基于逻辑的推理方式主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等。一阶谓词逻辑推理是以命题为基本进行推理，而命题又包含个体和谓词。逻辑中的个体对应知识库中的实体对象，具有客观独立性，可以是具体一个或泛指一类；谓词则描述了个体的性质或个体间的关系。

2） 基于图的推理

在基于图的推理方法中，主要是利用了关系路径中的蕴涵信息，通过图中两个实体间的多步路径来预测它们之间的语义关系。即从源节点开始，在图上根据路径建模算法进行游走，如果能够到达目标节点，则推测源节点和目标节点间存在联系。关系路径的建模方法研究工作尚处于初期，其中在关系路径的可靠性计算、关系路径的语义组合操作等方面，仍有很多工作需进一步探索并完成。

本文节选自专知，作者Xu/Shi/Quan et.

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