知識圖譜：讓機器理解我們的世界

一、什麼是知識圖譜？

知識圖譜是一種表示真實世界中知識的圖譜結構，通過將實體、屬性和關係組織在一起來描述現實世界中的知識。知識圖譜可以用於許多不同的領域，如搜索引擎、自然語言處理、語義分析等。它可以幫助我們更好地理解世界，同時也可以幫助機器更好地理解我們的語言。

為了構建一個知識圖譜，我們需要從多個數據源中收集數據，然後將這些數據結構化，並在這些實體之間建立關係。可以使用RDF（資源描述框架）和OWL（Web本體語言）等語言來表示這些關係，然後將它們存儲在圖資料庫中。

二、知識圖譜的應用場景

知識圖譜可應用於許多不同的領域。

1.搜索引擎

知識圖譜可以幫助搜索引擎更好地理解用戶搜索的意圖，從而提供更準確、有用的搜索結果。例如，如果用戶搜索「奧巴馬的妻子」，搜索引擎可以利用知識圖譜中關於奧巴馬及其家庭成員的實體和關係來提供更準確的結果。

2.自然語言處理

知識圖譜可以用於解決自然語言處理中的歧義問題。例如，在分析「博物館門前停了一輛車」的語句時，機器可以通過知識圖譜了解到「博物館」可能是一個地名實體，而不是建築實體。

3.語義分析

知識圖譜可以用於對文本進行語義分析。例如，在分類新聞文章時，可以通過知識圖譜中的實體和關係來確定文章的類別。

4.推薦系統

知識圖譜可以用於推薦系統中的個性化推薦。例如，可以基於用戶的興趣愛好、歷史行為等信息，使用知識圖譜中的實體和關係進行推薦。

三、構建知識圖譜

構建知識圖譜需要從多個數據源中收集數據，並在這些數據之間建立關係。可以使用自然語言處理技術來實現這一點。

1.命名實體識別

命名實體識別是一種自然語言處理技術，用於識別文本中的實體名稱。通過命名實體識別，我們可以更輕鬆地識別文本中的實體，從而將它們添加到知識圖譜中。

2.實體關係抽取

實體關係抽取是一種自然語言處理技術，用於從文本中提取實體之間的關係。通過實體關係抽取，我們可以識別在文本中提到的實體之間的關係，並將這些關係添加到知識圖譜中。

3.知識圖譜存儲

知識圖譜存儲通常使用圖資料庫，如Neo4j、Blazegraph等。圖資料庫可以更好地支持知識圖譜中實體和關係之間的查詢和分析。

四、知識圖譜的發展

知識圖譜是一個新興的技術領域，目前有許多公司和組織在投入大量的資源和時間來發展它。谷歌、微軟、IBM等大型科技公司已經在知識圖譜領域發表了大量的研究論文和產品。

1.Google知識圖譜

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
  <h1 itemprop="name">Google</h1>
  <p itemprop="description">Google is a multinational technology company that specializes in Internet-related services ...</p>
  <a itemprop="url" href="https://google.com">Visit Google</a>
  <a itemprop="sameAs" href="https://www.wikipedia.org/wiki/Google">Google on Wikipedia</a>
</div>

2.微軟Academic Knowledge

import requests

subscription_key = 'YOUR_SUBSCRIPTION_KEY'
search_url = "https://api.labs.cognitive.microsoft.com/academic/v1.0/interpret"

query = "machine learning"
params = {
    "query": query
}

headers = {
    "Ocp-Apim-Subscription-Key": subscription_key,
}

response = requests.post(search_url, headers=headers, params=params)
response.json()

3.IBM Watson Knowledge Studio

const NaturalLanguageUnderstandingV1 = require('ibm-watson/natural-language-understanding/v1');
const { IamAuthenticator } = require('ibm-watson/auth');

const naturalLanguageUnderstanding = new NaturalLanguageUnderstandingV1({
  version: '{version}',
  authenticator: new IamAuthenticator({
    apikey: '{apikey}',
  }),
  url: '{url}',
});

const analyzeParams = {
  'text': 'IBM is an American multinational technology company headquartered in Armonk, New York, United States, with operations in over 170 countries.',
  'features': {
    'entities': {
      'sentiment': true,
      'limit': 2,
    },
    'keywords': {
      'sentiment': true,
      'emotion': true,
      'limit': 2,
    },
  },
};

naturalLanguageUnderstanding.analyze(analyzeParams)
  .then(analysisResults => {
    console.log(JSON.stringify(analysisResults, null, 2));
  })
  .catch(err => {
    console.log('error:', err);
  });