人工智能(néng)時代的知識圖譜
       近年來，随着人們對(duì) AI 認知能(néng)力的積極探索，知識圖譜因其表達能(néng)力強、拓展性好(hǎo)，基于知識進(jìn)行推理等優勢得到了學(xué)界與業界的高度關注。知識圖譜，旨在描述客觀世界概念、實體、事(shì)件及其之間關系，具備可解釋性，而且可以用于解決複雜決策問題。這(zhè)也意味着通過(guò)深度學(xué)習與知識圖譜的結合，模型底層特征空間與人類自然語言之間巨大的語義鴻溝問題有望得以解決。在大數據和機器學(xué)習兩(liǎng)大引擎下，大規模知識圖譜的自動化構建成(chéng)爲現實，這(zhè)就加快了知識圖譜的落地與應用。

       傳統意義上，知識圖譜可以劃分爲通用知識圖譜和領域知識圖譜。例如，國(guó)外的谷歌搜索引擎和國(guó)内的百度搜索引擎，這(zhè)類通用領域知識圖譜是最先被大家熟知的應用；而場景的不斷豐富、需求不斷增多、用戶對(duì)體驗與品質的要求不斷提高，各行各業都(dōu)亟需構建領域知識圖譜。
那麼(me)，從趨勢到實際需要，知識圖譜已經(jīng)取得了哪些學(xué)術與技術成(chéng)果，産業與應用發(fā)生了哪些變化？當
下知識圖譜領域最關注的問題又是什麼(me)？未來，知識圖譜又有哪些發(fā)展前景？

       近兩(liǎng)年知識圖譜研究有一些值得關注的成(chéng)果，比如：

       知識抽取，如何在少量甚至無标注場景下進(jìn)行知識圖譜構建是一個具有挑戰性的問題。目前大家都(dōu)在關注基于圖神經(jīng)網絡、增強學(xué)習、交互式知識抽取等方法。知識融合，代表性工作有交互式知識融合以及基于表示學(xué)習的知識融合的工作。
知識更新，針對(duì)百科類知識圖譜的自動化更新技術取得了一些突破，從而可以對(duì)百科知識進(jìn)行自動化更新。
知識推理，最近兩(liǎng)年有不少混合式推理的方法出現，也就是混合機器學(xué)習和符号推理的方法，這(zhè)些方法的提出對(duì)于解決某些機器學(xué)習技術的不可解釋性，以及提升知識圖譜的推理能(néng)力都(dōu)有作用。
       與此同時，這(zhè)些關鍵技術的應用也有一些突破性的進(jìn)展，尤其是在知識抽取和知識融合方面(miàn)：一是人機交互的商業化系統的出現，二是關于人機交互的信息抽取和知識融合的學(xué)術論文也開(kāi)始。
       在他看來，知識圖譜表示學(xué)習與推理也取得了很多進(jìn)展，大家開(kāi)始研究知識表示學(xué)習在多模态數據上的應用，即結合文本、知識圖譜、圖像或者視頻的知識表示學(xué)習，以及基于知識表示學(xué)習的推理。
       知識圖譜從以前研究與産業界脫鈎，到現在領域知識圖譜成(chéng)爲研究的重點，開(kāi)始面(miàn)向(xiàng)解決實際的問題。比如最近司法知識圖譜的構建出現了不少研究成(chéng)果。另外，知識圖譜用于解決問答、推薦系統、圖像理解方面(miàn)的論文也不斷在增加。
       同時，知識圖譜在不同行業也得到了廣泛應用，領域知識圖譜成(chéng)爲企業的迫切需求。例如，金融領域中的信用評估、風險控制、反欺詐問題；醫療領域中的智能(néng)問診問題。從通用知識圖譜到領域知識圖譜，知識圖譜開(kāi)始在越來越廣泛、複雜的場景中落地并解決實際問題。
       “在醫療、電商、金融、軍工、電力、司法、教育、公安、石油這(zhè)幾個領域知識圖譜已經(jīng)落地并且取得了突出成(chéng)果。”漆桂林談到。知識圖譜可以幫助這(zhè)些領域的公司或研究機構更好(hǎo)地處理多源異構數據，也就是說可以提供一個統一數據模型并且可以靈活地集成(chéng)和關聯這(zhè)些數據，對(duì)這(zhè)些數據進(jìn)行關聯分析。
知識圖譜的産學(xué)研需要有一個整體規劃，這(zhè)也是我一直在實踐的。
       首先需要了解産業界對(duì)知識圖譜的需求，知道(dào)知識圖譜可以解決什麼(me)應用問，帶來什麼(me)價值。
       其次，通過(guò)了解知識圖譜落地的挑戰，确定知識圖譜的研究課題。從短期和長(cháng)期來看，短期課題是要解決産業界急迫的問題，比如少量标注情況下的信息抽取方法的研究；而長(cháng)期課題是面(miàn)向(xiàng)三年之後(hòu)可能(néng)對(duì)知識圖譜落地有用的技術，比如無标注場景下的信息抽取技術。
       最後(hòu)，讓知識圖譜技術可以快速普及。

責任編輯：中山網站建設
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