知识图谱怎么构建？

一、知识图谱怎么构建？

知识图谱工程，是计算机科学、信息科学、情报学当中的一个新兴领域，旨在研究用于构建知识图谱的方法和方法学。知识图谱工程乃是一个新兴的研究和应用领域，关注的是知识图谱开发过程、知识图谱生命周期、用于构建知识图谱的方法和方法学以及那些用于支持这些方面的工具套装和语言

在过去的四年时间里，人们对于各种知识图谱的关注日益增强。如今，知识图谱已广泛应用于知识工程、人工智能以及计算机科学领域；同时，知识图谱还广泛应用于知识管理、自然语言处理、电子商务、智能信息集成、生物信息学和教育等方面以及语义网之类的新兴领域。知识图谱旨在明确特定领域的那些隐含在软件应用程序以及企业机构和业务过程当中的知识可视化。知识图谱工程为解决各种语义障碍所造成的互操作性问题提供了一个前进的方向。其中，语义障碍指的也就是那些与业务术语和软件类的定义相关的障碍和问题。知识图谱工程是一套与特定领域之本体开发工作相关的任务。

二、如何构建知识图谱？

构建知识图谱的过程可以分为以下几个步骤：

确定知识图谱的目标和范围：在开始构建知识图谱之前，需要明确知识图谱的目标和范围，例如需要覆盖的主题、实体和属性等。这有助于确定所需的数据来源和数据质量要求。

数据收集和整合：根据确定的目标和范围，收集相关数据。数据来源可以多种多样，包括但不限于：结构化数据（如关系型数据库）、非结构化数据（如网页、文档、社交媒体帖子）、图片、视频、音频等。整合不同来源的数据，确保数据的一致性和完整性。

数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、纠正错误、处理缺失值、实体链接、实体消歧等。这一步是构建知识图谱的重要基础，有助于提高知识图谱的质量和可靠性。

实体识别和关系抽取：使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从预处理后的数据中识别出实体（如人名、地名、组织机构等）和关系（如人物关系、事件关系等）。这一步是构建知识图谱的关键环节，有助于将数据转化为结构化的知识网络。

知识表示和存储：将抽取的实体、关系及其属性表示成知识图谱的形式，通常采用图数据库（如Neo4j）进行存储。在这一步中，还需要设计合适的实体和关系类型，以及属性值的约束条件。

知识推理和应用：基于知识图谱进行推理和分析，包括实体间关系推理、语义查询、知识问答、可视化展示等应用。这一步是构建知识图谱的重要目的，有助于提高对知识的理解和利用能力。

维护和更新：随着时间的推移，知识图谱中的数据可能会发生变化。因此，需要定期更新和维护知识图谱，以确保其时效性和准确性。

在构建知识图谱的过程中，还需要注意以下几个方面：

选择合适的技术工具：根据项目需求和资源条件，选择合适的技术工具，包括但不限于：自然语言处理工具、机器学习框架、图数据库管理系统等。

保证数据质量和可靠性：数据质量对知识图谱的构建至关重要，需要采取多种措施保证数据质量和可靠性，如数据清洗、实体链接、实体消歧等。

考虑可扩展性和可维护性：在设计知识图谱时，需要考虑其可扩展性和可维护性，以便未来能够方便地添加新实体、关系和属性。

注重隐私和安全保护：在构建知识图谱的过程中，需要严格遵守隐私和安全法规，采取必要措施保护用户隐私和数据安全。

三、知识图谱构建工具？

以下是一些知识图谱构建工具的示例：

1. Protégé：Protégé是一个免费的开放源码工具，用于创建和维护本体和知识图谱。它提供了一个直观的用户界面来定义实体、属性和关系，并且支持多种本体语言和知识表示格式。

2. OpenRefine：OpenRefine（前身为Google Refine）是一个用于数据清洗和转换的工具，也可以用于构建知识图谱。它提供了强大的数据处理和转换功能，并支持通过自定义脚本和扩展实现更高级的知识图谱构建和转换任务。

3. Neo4j：Neo4j是一个图数据库，可以用于存储和查询知识图谱数据。它提供了灵活的图形数据模型和强大的Cypher查询语言，支持构建和查询复杂的知识图谱结构。

4. Gephi：Gephi是一个用于可视化和分析图形网络的工具，也可以用于构建和分析知识图谱。它提供了丰富的图形分析和布局算法，可以将知识图谱数据可视化为图形网络，并进行交互式探索和分析。

5. Apache Jena：Apache Jena是一个开源的语义Web框架，用于构建和查询知识图谱。它提供了一组Java工具和库，用于存储、查询和推理语义数据，并支持多种本体语言和知识表示格式。

这些是一些常用的知识图谱构建工具，根据具体的需求和技术背景选择适合的工具可以更好地进行知识图谱构建工作。

四、如何从零开始构建一个知识图谱？

导读：知识图谱是个很热的话题，是学术界研究的热点，也是工业界主推的重点。

作者：木羊同学

来源：华章计算机（ID：hzbook_jsj）

我自己接触到的就不下十个项目，都自称使用了知识图谱技术。不过，到底什么是知识图谱，却发现各家的理解差异很大——有人大唱赞歌，说知识图谱能够提炼经验、智慧；也有人大泼冷水，说知识图谱的“知识库”，实际就是数据库，顶多再加个数据可视化。

最近系统地读了一遍《从零构建知识图谱》这本书，感觉挺有收获。我们知道，技术最终要发挥作用，首先就得落地，不但要看纸面宣传，还要看能拿在手里，最终能够成为解决问题的工具。这本书所强调的正好就是实践，读完总算是对知识图谱有了一个更客观的理解。

下面就从三个大家最感兴趣的问题，分享一下我对知识图谱的理解。

01 什么是知识图谱

“知识图谱”名字起得不太容易理解，光从字面看，我们能得到两个信息：第一是这是一项有关“知识”的技术，第二是这项技术主要采用的是图结构。图结构好理解，是一种常见的数据结构，但什么是“知识”？为什么要用图结构来表示？这些不清不楚的表述，容易妨碍我们理解知识图谱。

太抽象的术语不好理解，我们不妨对知识图谱建立一个感性认识。《从零构建知识图谱》开篇举了例子，我觉得特形象，这里直接引用：

NBA爱好者阿楠想知道姚明的臂展，在十多年前，阿楠直接搜“姚明的臂展”这几个字是无法直接得到结果的，他会找到一堆要么命中了“姚明”、要么命中了“臂展”的杂七杂八的页面，然后经过一番翻找，才可能在某张页面里面找到需要的结果，而这个结果可能还不是最终想要的结果，而类似是“姚明的臂展是7英尺5英寸”，计量单位和我们熟知的不一致，还要再做一次换算，才能最终得到“姚明的臂展是226厘米”这个最终答案。

但现在做同样的事就简单多了，阿楠在搜“姚明的臂展”，直接就能得到“姚明的臂展是226厘米”这个结果。这就是Google提出的“让搜索通往答案本身”，背后所使用的技术正是本文的主角知识图谱。

知识图谱最容易让人望文生义的就是这个“知识”。什么是知识呢？“姚明的臂展是226厘米”是一条知识，“小米公司的董事长是雷军”也是一条知识。用术语来说，就是关于某个实体的属性或者关系信息。

那什么是知识图谱呢？《从零构建知识图谱》从不同角度进行了解释，其中电子科技大学刘峤教授的定义最直白，引用如下：

知识图谱，是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对。实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

陈教授的这段定义不妨分两个部分理解。首先是知识，陈教授给出的定义是“实体-关系-实体”三元组。什么是实体呢？上面提到的姚明、雷军和小米公司都是实体。实体和实体之间可能存在某种关系，譬如说雷军和小米公司这两个实体之间就存在“就任董事长”的关系。

姚明和雷军这两个实体之间也存在关系。我查了一下公开资料，两位私下是不是朋友不得而知，但是都曾在2012年入选CCTV经济年度人物。不过这条知识是我纯手工查出来的，如果构建了相关领域的知识图谱，那只要简单点选一下，应该就能查到两位之间更多的关联关系。

实体之间的关系是一种知识，还有一种知识是实体的属性-值对。这条结合前面的例子就很好理解了，姚明是实体，他的臂展是这个实体下面的一项属性，属性值就是226厘米。

第二部分就是图谱。知识至少包含一项实体，实体和实体之间可以通过关系相联结。用什么数据结构存储比较好呢？图结构最合适。这就是定义所说的“实体和实体之间通过关系相联结，构成网状的知识结构”，这就是知识图谱。

02 构建知识图谱的主要流程

知道了什么是知识图谱，有什么用，那大家第二关心的问题自然就是怎么构建知识图谱。

这是知识图谱技术的核心部分，也是《从零构建知识图谱》这本书的主要内容，涉及到机器学习、自然语言处理、逻辑推理、图论等等理论知识，还有数据库以及各种工具的使用，内容多而且杂，篇幅有限不可能都讲清楚，不过，这里可以梳理出一条构建知识图谱主要脉络。以下是我个人的一点理解。

构建知识图谱，有三个关键点，分别是知识源、知识抽取和知识推理。

1. 知识源

首先是知识源。知识图谱说到底只是一项技术，本身不生产知识，只是知识的搬运工。那从哪里搬运呢？首先就得有知识源。

自然界没有一个专门就叫“知识源”的东西，但自然界到处都是知识源，譬如说我们想查姚明的信息，都会习惯去查百科，百科就是一种知识源。当然，除了百科，其它的知识源还有很多，譬如说各种产品的官网，又譬如说新闻网站，前面那条“雷军和姚明共同入选2012年CCTV经济年度人物”，就是在新闻网站上查到的。

知识源可以说的不多，或者说太多，你需要构建什么知识图谱，首先就是要找到对应的知识源。

2. 知识抽取

找到知识源以后，接着要做的就是知识抽取。知识是以一定格式存放在知识源上的，比如说一篇文章，或者一份表格。要抽取知识，就要解析对特定的格式做解析，总的来说有三类：结构化数据的抽取、非结构化数据的抽取和半结构化数据的抽取。

结构化数据的抽取的难度最低，譬如说用电子表格或者数据库存储的数据。这些数据预先已经做了整理，具备一定的格式，做数据抽取只需要将对应的内容抽取出来就可以了。

非结构化数据的抽取难度最大，但是大量的数据都属于非结构化数据，譬如说一篇文章，一份讲话等等。做非结构化数据的抽取，首先需要使用自然语言处理领域的信息抽取技术，通过实体抽取、关系抽取和事件抽取等三项任务，将非结构化数据转化成为结构化数据，然后才能接着完成后面的任务。

最后是半结构化数据的抽取。先说一点，我看的比较多的分法，是将数据分为结构化数据和非结构化数据，《从零构建知识图谱》这本书专门又多分了一类半结构化数据，仔细读了一遍，我的理解是半结构化数据其实就是“带有结构化数据的非结构化数据”。

听起来拗口，其实很简单，譬如说一篇带表格的文章。表格是结构化数据，文章是半结构化数据，带表格的文章就是这里的半结构化数据。

书里给出了的方法，用是包装器抽取来半结构化数据。实践上其实很简单，既然是带有结构化数据的非结构化数据，那就用抽取结构化数据的方法来对付其中的结构化数据，剩下的作为半结构化数据来抽取不就可以了。

3. 知识推理

最后是知识推理。推理本身就有点玄乎，知识推理又用到了同样有点玄乎的图论，所以一般将知识图谱的文章，在知识推理这块就不太容易讲清楚。

其实举个例子大家就知道什么是知识推理了。前面说“姚明的臂展是226厘米”，这就经过知识推理，用到了两条知识。第一条知识是“姚明的臂展是7英尺5英寸”，第二条知识是“7英尺5英寸约等于226厘米”，那么虽然我们在知识抽取阶段没法直接得到姚明的臂展到底是多少厘米，但通过对这两条知识的推理，也能得到“姚明的臂展是226厘米”。

用术语来说，已知由A可得到B，由B可得到C，可知由A可得到C。这就是推理。

03 深度学习+知识图谱

最后聊一下一个一不小心就顶流的话题，深度学习+知识图谱。深度学习是个大IP，知识图谱也是个大IP，所以理所当然，深度学习+知识图谱是个超级大IP，想在顶会上刷知识图谱，靠的就是从这个超级大IP上面的蹭热度。

怎么蹭呢？首先一点，深度学习+知识图谱不是另起炉灶，事还都是那几件事，问题也还都是那一些问题，那有什么不同呢？不同的是用深度学习的方法来解决。

前面说构建知识图谱有一个重要环节，叫知识抽取，具体来说，就是从知识源中抽取实体和关系。结构化数据好说，非结构化数据难办，洋洋洒洒的一篇文章，怎么才能抽取其中的实体和关系呢？

有两种方法。传统的方法是写规则，通过规则命中来进行抽取。每一条规则都需要人工手写，所以可想而知，这种方法费时费力，而且费力还不讨好，容易挂一漏万。现在深度学习起来了，抽取工作也可以通过深度学习模型来完成。

这块《从零构建知识图谱》没太展开，这里多啰嗦几句。Tranformer模型是近年深度学习领域的顶流，可以说在自然语言处理（NLP）方面的顶会，写满的全是Tranformer的名字。这两年又搞出了新动静，准备向计算机视觉（CV）进军，抢一抢CNN模型的饭碗。

Tranformer完全可以用来做命名实体识别（NER）任务，使用简单而且效果奇好。用Tranformer是最前沿（Sota）的方法，比《从零构建知识图谱》提到的方法要更新，大家可以通过Spacy或者HunggingFace的Pipeline试试。

关于作者：莫凡，网名木羊同学。娱乐向机器学习解说选手，《机器学习算法的数学解析与Python实现》作者，前沿技术发展观潮者，擅长高冷技术的“白菜化”解说，微信公众号“睡前机器学习”，个人知乎号“木羊”。

五、遗传图谱构建的基本步骤？

    1. 准备数据：确定图谱的范围，确定所需的个体数据，收集家谱等历史资料；

    2. 数据录入：将家谱等历史资料转化为电子格式，录入待处理的软件中；

    3. 数据清洗：检查数据，确保数据准确、可靠；

    4. 数据分析：分析家谱中的谱系关系，构建遗传图谱；

    5. 图谱展示：将构建出的遗传图谱展示出来，以方便查看和分析。

六、ChatGPT对知识图谱的构建和应用会产生什么影响？

1. ChatGPT与知识图谱简介

ChatGPT是一种经过训练的大语言模型，它可以根据所训练数据中的模式生成文本。

知识图谱是一种图数据，它将实体及其属性之间的关系表示为图中的节点和边。这允许以人类可读和机器可读的方式表示实体之间的复杂关系。

2. ChatGPT与知识图谱的竞与合

知识图谱是信息的结构化表示，允许以人类可读和机器可读的方式表示实体及其属性之间的复杂关系。这使得它非常适合表示大量的知识，并支持对这些知识的有效查询和分析。 在表示知识上，结构化的知识表示具有以下优点：

1. 准确性:结构化的知识表示有着更精确和准确的信息表示。例如，知识图谱可以以一种比自然语言文本表示更精确和明确的方式表示实体之间的关系。
2. 可扩展性:知识图可以扩展以表示大量信息和实体之间的复杂关系。这使得它们非常适合表示大规模的知识库，并支持对该信息的复杂查询和分析。
3. 操作性:结构化的知识表示实现了不同系统和应用程序之间的操作性。例如，知识图可以由多个应用程序共享和查询，从而可以将来自多个来源的信息集成到一个一致的表示中。
4. 机器可理解性:知识图谱是机器可读的，这意味着它们可以由计算机处理和分析，而不需要人工干预。这使得它们非常适合在自动化系统中使用，并支持复杂的数据分析和查询。

相比之下，像ChatGPT这样的人工智能语言模型更灵活，更适合生成类似人类的文本，回答问题，以及生成类似于人类可能会写的文本。但却不具备像知识图这样的结构化知识表示的精确性、可扩展性和机器可读性。

ChatGPT作为一个大语言模型，可基于所训练的数据生成类似人类的文本。这使ChatGPT非常适合生成自然语言文本，以及回答训练数据中包含的信息回答问题。 两者都有自己独特的优点和缺点，在理解和利用知识的人工智能系统的广泛背景下，两周可以相互补充得很好。

同时，ChatGPT在一定程度上也可能使用了知识图谱技术，或者未来会使用相关技术。知识图蕴含的信息可以用来帮助像ChatGPT这样的语言模型生成问题的答案。例如，知识图谱中的信息可以通过提供关于实体之间关系的附加上下文来帮助chatGPT消除文本中提到的实体的歧义。此外，知识图可以用来帮助像ChatGPT这样的语言模型理解问题的上下文，并生成更准确和更相关的答案。

总结起来，知识图谱在决策、推理上目前应该更具有优势，但ChatGPT的诞生确实一定程度上显示了语言模型（参数化的知识表示）相比较知识图谱（结构化的知识表示）取得了更先进的发展，目前来看知识图谱的构建和应用可能更多的要考虑如何与ChatGPT这种大语言模型结合。

七、事件图谱与知识图谱区别？

事件图谱主要是推理事件之间的关联,在复杂的业务结构或者逻辑结构下有很强的推理能力,在归因和预测可以起到不错的效果 。

知识图谱提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段，让知识获取更便捷、知识整理更简单、知识应用更智能……知识图谱，正成为AI大数据时代组织升级知识管理、构建智能组织的关键技术。

八、为什么要构建基因图谱？

构建基因图谱是了 解基因组的组织~结构以及性状控制分子基础的最基本方法

九、构建实数网络知识图谱：理解与应用

在当今信息化时代，信息量的激增使得知识的获取与应用变得愈发复杂。为了有效管理和利用这些知识，构建知识图谱尤其重要。本文将深入探讨实数网络的概念及其在知识图谱构建中的应用，帮助读者更好地理解这一主题。

什么是实数网络?

实数网络是一种数学模型，主要用于表示节点及其间关系的网络结构。在这种网络中，每个节点可以用一个实数来表示，节点间的关系则通过连接权重进行描述。这类网络不仅在计算机科学中有广泛应用，还涉及到社会学、经济学等多个学科。

实数网络的基本特性

实数网络具有以下几个基本特性：

• 节点及边的表示：每个节点代表一个对象，而边则定义了对象间的关系。
• 权重的赋值：边的权重反映了节点间关系的强度或重要性。
• 可拓展性：实数网络可以不断扩展，添加新的节点或边。

知识图谱的定义

知识图谱是用于表示知识的一种结构化图形化方法，它将不同知识单元间的连接通过节点和边进行表示。每个节点代表一个知识实体，而边则表示实体间的各种关联。知识图谱使得信息的检索与整合更为高效。

构建实数网络知识图谱的步骤

构建实数网络知识图谱的过程可以分为几个主要步骤：

• 信息收集：从各种数据源中提取相关知识，将其初步整理。
• 节点与边的定义：明确知识图谱中的节点及其对应的关系，赋予适当的权重。
• 构图：利用网络可视化工具将节点和边以图形的方式呈现。
• 知识推理：通过算法和模型对网络中的信息进行推理，提取新的知识。
• 评估与优化：对所构建的知识图谱进行评估，提出改进方案，确保其准确性和时效性。

实数网络知识图谱的应用场景

构建好的实数网络知识图谱可以在多个领域发挥重要作用：

• 信息检索：通过知识图谱提升信息检索的准确性和相关性。
• 推荐系统：分析用户行为，提供个性化的内容推荐。
• 决策支持：为决策者提供科学、依据的信息分析，增强决策效果。
• 自然语言处理：在机器翻译、语义理解等领域使用，提高算法的效率。

构建实数网络知识图谱的挑战

尽管构建实数网络知识图谱具有诸多优势，但也面临不少挑战：

• 数据质量问题：不同来源的数据之间可能存在不一致性，影响知识的准确性。
• 复杂性管理：当知识图谱规模巨大时，管理和维护工作会变得复杂。
• 实时更新：知识的更新速度快，如何保持知识图谱的时效性是一个难题。

未来展望

随着AI、机器学习等技术的发展，实数网络知识图谱的重要性将愈发凸显。未来，我们可以期待更智能化的工具和平台来帮助用户更方便地构建和使用知识图谱。同时，研究者们也将继续致力于解决当前面临的挑战，提高知识图谱的应用效果与准确性。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过本文能让您对实数网络知识图谱有更深入的了解和掌握。这将有助于您在信息组织与知识管理上得到更好的提升。

十、什么是知识图谱？

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。为学科研究提供切实的、有价值的参考。