从百度百科到贝壳找房，大家每天都在用的知识图谱到底是个什么鬼？

一、知识图谱到底是什么？

说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起人脸识别、语音识别、图像识别、智能客服等等，却独独忽视了当下最火爆也很重要的AI技术：知识图谱。

当下中华民族举国哀悼袁隆平院士，当你百度搜索袁隆平，回顾他伟大的一生时，其实你已经用到了知识图谱，只是你还不认识它。

知识图谱是一种人工智能技术，源自“语义网（Semantic Network）”概念。2012年5月，Google发布“知识图谱(Knowledge Graph)”。初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。

基于知识图谱应用的深度，主要可以分为两大类：通用知识图谱、领域知识图谱。下面基于具体案例，做详细说明。

顾名思义，就是大众都能看懂的版本，没有特别深的行业知识及专业内容，一般是解决科普类、常识类等问题。

聚焦于企业或具体行业服务与企业，是根据对某个行业或细分领域的深入研究而定制的版本，主要是解决当前行业或细分领域的专业问题。如下图，知识图谱在电信网络运维的运用。

构建一个知识图谱简单吗？俗话说，难者不会，会者不难，搞定仅需五步。

Step01：知识库设计

完成图谱本体的设计和构建，是对构成图谱数据的一种模式约束，其实就是制定数据库中实体、实体关系、实体属性规则。领域知识图谱的构建，一般由垂直领域的行业专家和知识图谱专家合作完成。

Step02：知识获取

通俗来，就是寻找一些和已设计的“知识库”调性相匹配的知识资料素材，业界称之为“语料”。语料形式是文档资料的展示形式，通常有三种：结构化语料、非结构化语料和半结构化语料。

完成了图谱构建，就可以应用知识图谱了。图谱能够实现知识计算、图谱可视化分析与应用，自然语言处理类等能力。当前应用领域主要包括：

作为一项AI技术，知识图谱正利用其在语义识别上的优势被应用于诸多行业。让AI更智能，我们要用知识图谱让AI像人一样理解世界，你Get到了吗？

AI 知识图谱

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