《什么是知识图谱？为什么需要知识图谱？知识图谱有什么应用？ - 翔哥带你初识知识图谱》

我本人主要是做知识图谱表示学习研究的，刚开始学习的那段时间，我只顾完成导师交给的任务，以及针对知识图谱数据集的一些特性，比如对称性关系、ORC、1-N等现象，并针对这些数据集特性做一些知识图谱表示学习模型的改进工作（因为数据集中不同关系类型直接影响到表示学习模型的实验效果，比如RotatE模型通过将关系当作从头实体到为实体的旋转，就很好地解决了对称性关系表示困难的难题）。后来我通过读取大量CCF顶会论文以及与导师的交流沟通，逐渐形成了对知识图谱的大的层面上的一些认知，希望在****平台上分享我的一些学习经验和学习心得，以及学习资源，能够为将来AI从业者提供一些拙见，少走一些弯路！也希望同行们能够给出一些建议，大家相互交流，gong'tong'jin'bu

1、知识图谱到底是什么？

       提到知识图谱，相信很多人工智能研究者并不陌生。2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，而其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。那么知识图谱到底是什么？翔哥特地找了一张图来给大家看：

没错，知识图谱就是这么直观的图，大家仔细看，就会发现，这其实就是一个由节点和边组成的语义网络，这是对知识的一种表达组织方式。在学术上，研究者们喜欢称这些节点为实体或者属性值，这些边为关系或者属性。1）节点：①实体：指的是独立存在的某种事物。一个人、一个地方、一种商品等等都可以称为一个实体，例如上图中所示的“华盛顿”就是一个简单的实体，当然，抽象的概念也可以作为实体，比如医学中的“休克”。②属性值，例如上图中的“2069.3万”，属性值一般附属于实体，体现实体的某一方面。2）边：①关系：近存在于实体对之间；②属性仅存在于实体与属性值之间。

2、为什么需要知识图谱？

        人类从诞生开始，就一直试图创造出特殊的符号来描述和刻画现实世界，文字就是如此。正是有了这些文字，我们中华文明文化才得以延续，薪火相传。为了高效地对知识进行组织与表示，人们不断地创新，于是就有了文本、表格、坐标图等知识表示形式。那么后来，为什么人类又创造出了知识图谱这种知识组织形式呢？

        原因有一下几条：

        1）语义表达直观：相比于非结构化文本，结构化的知识图谱对语义的表达更加直观，可读性很强，而且有了知识图谱，机器完全可以重现我们的这种理解与解释过程；

        2）与人类认知方式一致性：强人工智能必然要求机器理解人类语言建立在人类认知方式的基础上，就像深度学习中神经元的信息交互模拟智慧生物学特征一样，而知识图谱与人类的认知方式显然比非结构化文本要相似的多。所以说，可以将知识图谱作为机器理解人类知识的载体，是人类知识与机器之间的快速通道；

        3）支持大规模生产：语言理解需要背景知识，没有强大的背景知识支撑，是不可能理解语言的。而庞大的知识图谱可以帮助机器理解人类语言知识等。而图表却不能作为常态化的大规模背景知识来使用，非结构化文本虽然可以大规模生产，但是却不够直观。