人工智能之知识图谱体系总结.pdf
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⼈⼯智能之知识图谱体系总结 第⼀部分:知识图谱介绍 1. 知识概念图谱介绍:知识是认知,图是载体,数据是实现,结构化的数据进⾏关联形成了知识图谱 2. 知识图谱发展历程 1. ⼈⼯智能的发展介绍:5次重要的发展⾥程碑 2. 认知智能的基础:海量⾏为数据的知识化(推理预测),既定知识的海量数据化(表⽰和存储) 3. 知识⼯程的发展:⼀阶谓语表⽰; 知识的表⽰: 1. 语义⽹介绍:语义⽹要解决对Web内容增加语义后提供查询功能。 2. 语义⽹到知识图谱:抽取⽹页内容后,得到实体和实体关系 知识图谱的类型和代表性知识图谱 1. 知识图谱的类型:常见的⼤规模知识库,WordNet专家系统/Freebase/DBpedia/Wikidata 2. 典型知识图谱: 3. 语⾔类和项⽬类的知识图谱介绍 4. 应⽤类知识图谱的介绍 知识图谱的⽣命周期 1. 知识图谱的知识体系构建:抽取⽹页内容后,得到实体和实体关系,实体识别和消除歧义,关系抽取和事件抽取 2. 知识图谱的知识获取和融合:⼀种是基于RDF的存储;另⼀种是基于图数据库的存储。 知识图谱的应⽤场景 1. 应⽤场景之智能搜索和推荐:电商的商品推荐, 2. 应⽤场景之智慧⾦融和医疗 3. 知识图谱的内涵分析 4. 知识图谱的未来发展⽅向 知识图谱概述总结 1. 什么是⼈⼯智能?⼈⼯智能的发展历程是怎样的?如何学习⼈⼯智能?⼈⼯智能有哪些应⽤?知识⼯程如何兴起,已经伴随⼈⼯智能 的发展,促发了知识图谱的产⽣?⼤家回顾⼀下发展的关键⾥程碑: 2. 1956年的达特茅斯会议标志着"⼈⼯智能"概念的诞⽣。约翰·麦卡锡提出了"⼈⼯智能"⼀词,标志着⼈⼯智能这门学科的诞⽣。 麦卡锡也因此被誉为是"⼈⼯智能之⽗"。 3. 1977年,在五届⼈⼯智能⼤会上,斯坦福科学家爱德华·费根鲍姆提出知识⼯程概念,成为⼈⼯智能的⼀个重要⽅向。 4. 1997年,⼀个是⼗多年前IBM研发的计算机"深蓝"(DeepBlue)战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 5. 2012年,⾕歌发布知识搜索引擎,基于知识图谱的实体技术,实现了从wikipieida维基百科中抽出实体及属性的知识⽹络。 6. 2019年3⽉27⽇,ACM(美国计算机学会)宣布,深度学习的三位创造者Geoffrey Hinton、Yann LeCun以及Yoshua Bengio共同 获得了2019年的图灵奖。 7. ⼈脑的思维模型是这样的:我们会从以往的经验中总结出规律,这样当遇到新问题的时候,我们会利⽤已有的规律来预测接下来会发 ⽣什么事,也就是预测未来。机器的思维模型与⼈脑⾮常的相似,它们是从历史数据中总结出⼀个⽐较通⽤的模型,这样当遇到新的 数据时,它们会利⽤已有的模型来挖掘出⼀些过去未曾发现的东西,也就是预测未知属性。 8. 案例⼀:喜欢看NBA的⼈都知道,⾦州勇⼠队是2015年、2017年和2018年NBA的总冠军,是当前NBA中炙⼿可热的⼀⽀球队。 但在2009年,它还是NBA⾥最烂的球队之⼀,成绩排名倒数第⼆。那么,它是如何在短短的⼏年之间实现从最差到最好的逆袭的 呢?这就要归功于科技的⼒量了。由于勇⼠队靠近科技之都硅⾕,⽽硅⾕从来都不缺少创新,因此就有⼈想到⽤科技的⼿段来改变这 ⽀球队。⾸先,硅⾕的⼯程师利⽤⼤数据和⼈⼯智能算法制定球队的发展战略和⽐赛战术;接着,经过数据分析,发现最有效的进攻 是准确的传球和投篮,⽽不是个⼈的突破和扣篮;然后,利⽤实时数据及时调整⽐赛中的战术。就这样,⾦州勇⼠队⼀跃成为了NBA 最⽜的球队之⼀,这也是⼤数据和⼈⼯智能改变体育⾏业的⼀个典型例⼦。 9. 案例⼆:⼤家对酒吧⾏业是否了解呢?传统的酒吧很难管理,美国酒吧的平均寿命不超过五年,除了经营不善之外,就要归因于酒⽔ 不好管理。据统计,⼀家酒吧⼤约23%的酒被酒保偷喝了,那么,有不有⽅法可以让难管理的酒吧变得容易管理呢?这时,⼤数据和 ⼈⼯智能⼜要显⾝⼿了。在成功的案例中,改造酒吧⾏业的⽅法为:⾸先,改造酒吧的酒架,装上可以测量重量的传感器以及⽆源的 RFID芯⽚读写器,然后再在每个酒瓶上贴上⼀个RFID的芯⽚;接着,分析每⼀家酒吧过去经营情况的统计数据,以帮助酒吧的主⼈全 ⾯了解经营情况;然后,为每⼀家酒吧的异常情况提供预警;最后,综合各家酒吧数据的收集和分析,利⽤⼈⼯智能算法为酒吧⽼板 提供该⾏业宏观的数据作为参考。 10. 案例三:⽐如对于教育⾏业,我们经常谈论个性化教育、因材施教的理念。其核⼼在于理解学⽣当前的知识体系,⽽且这种知识体系 依赖于我们所获取到的数据⽐如交互数据、评测数据、互动数据等等。为了分析学习路径以及知识结构,我们则需要针对于⼀个领域 的概念知识图谱,简单来讲就是概念拓扑结构。 1. "知识图谱本质上是语义⽹络(Semantic 知识图谱是人工智能领域的一个重要组成部分,它是一种结构化的知识表示形式,用于连接和组织大量信息,便于机器理解和处理。知识图谱的概念源于认知智能的基础,即通过将海量行为数据知识化和对既定知识进行海量数据化,使得机器能够进行推理预测和智能决策。 知识图谱的发展历程与人工智能紧密相连。1956年的达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,随后,1977年爱德华·费根鲍姆提出的知识工程概念推动了知识图谱的理论基础。随着技术的进步,知识图谱从早期的语义网发展而来,通过抽取网页内容形成实体和实体关系,如WordNet、Freebase、DBpedia和Wikidata等大规模知识库。 知识图谱的生命周期包括知识体系构建、知识获取与融合。构建过程中,通过实体识别、消除歧义、关系抽取和事件抽取等方法建立知识网络。知识获取与融合则涉及RDF存储和图数据库存储等技术,以支持高效的知识管理和更新。 知识图谱的应用广泛,包括智能搜索和推荐系统,如电商平台的商品推荐。在智慧金融和医疗领域,知识图谱能帮助进行风险评估和疾病诊断。此外,知识图谱还能进行内涵分析,揭示隐藏的模式和联系,对未来发展方向有着深远影响。 以金州勇士队为例,大数据和人工智能通过分析比赛数据,优化战术策略,展示了知识图谱在体育行业的应用潜力。同样,酒吧管理借助大数据和人工智能,通过RFID技术和数据分析改善运营效率,延长业务寿命。在教育领域,知识图谱用于构建学生的知识体系模型,实现个性化教学,分析学习路径和知识结构。 知识图谱本质上是语义网络的知识库,它将抽象的信息转化为机器可理解的形式。通过构建概念拓扑结构,知识图谱能够帮助机器学习和理解复杂的关系,进而提供更精准的服务和决策。随着技术的不断进步,知识图谱将在更多领域发挥关键作用,推动人工智能向更深层次发展。
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