3 一些概念
智能问答系统：以一问一答的形式，精确的定位用户所需要提问的知识，通过用户和系统的交
互，为用户提供个性化的信息服务。
KB: Knowledge Base, 知识库，知识库是人 工智能的经典概念之一。最早是作为专 家系统
（Expert System）的组成部分，用于支持推理。知识库中的知识有很多种不同的形式，例如本体知
识、关联性知识、规则库、案例知识等。相比于知识库的概念，知识图谱更加侧重关联性知识的构
建，如三元组。
KB-QA: 知识库问答(Knowledge Base Ques!on Ansower)，即给定自然语言形式下的问题，通过
对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询，推理得出答案。 从应用领域的角度划分，
知识库问答可以分为开放域的知识问答，如百科知识问答，和特定域的只是问答，如金融领域、医
疗领域、宗教领域、政务服务等，以客服机器人，教育/考试机器人或搜索引擎等形式服务于我们
的日常生活。
命名实体识别：Named En!ty Recogni!on，NER,又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定
意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
语义网
[1]
：Seman!c Web, 或叫语义互联网，语义互联网的核心内涵是：Web 不仅仅要通过超
链接把文本页面链接起来，还应该把事物链接起来，使得搜索引擎可以直接对事物进行搜索，而不
仅仅是对网页进行搜索。谷歌知识图谱是语义互联网这一理念的商业化实现。也可以把语义互联网
看做是一个基于互联网共同构建的全球知识库。
链接数据
[2]
: Linked Data, 强调语义互联网的目的是要建立数据之间的链接，而非仅仅是把结构
化的数据发布到网上。他为建立数据之间的链接制定了四个原则。从理念上讲，链接数据最接近于
知识图谱的概念。但很多商业知识图谱的具体实现并不一定完全遵循 Tim 所提出的那四个原则。
语义网络
[3]
：Seman!c Network, 由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示
他们之间的关系(is-a 关系，比如：猫是一种哺乳动物；part-of 关系，比如：脊椎是哺乳动物的一部
分)。是由 Collins、Quillian 于上世纪 60 年代提出的知识表达模式。相比起知识图谱，早期的语义网
络更加侧重描述概念以及概念之间的关系，而知识图谱更加强调数据或事物之间的链接。
