清华学者:知识图谱永远不会繁荣的五个原因

本文主要是介绍清华学者:知识图谱永远不会繁荣的五个原因，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者董胜王博士和朱宏寅博士详细分析了知识图谱（Knowledge Graph, KG）技术所面临的挑战，探讨了该技术在未来二十年内可能难以取得突破的原因。

实体难以泛化：实体的粒度和歧义问题是知识图谱的主要挑战之一。实体的定义往往缺乏明确的边界，且同一个实体可能在不同的场景中具有不同的含义。此外，知识图谱中使用的嵌入模型虽然在某些任务中表现出色，但并未解决实体泛化和歧义的问题，这导致了这些模型在实际应用中的效果有限。
关系过度扩展与爆炸：知识图谱中的关系通常由多个词语组成，这使得关系的数量和复杂度急剧增加，导致关系歧义的产生。这种复杂性使得人类和机器都难以正确理解和处理这些关系。此外，随着关系的扩展，管理新的三元组（triples）变得更加困难。
三元组格式带来的高复杂性：虽然三元组格式简化了数据共享，但它也增加了知识的表达复杂性。例如，对于复杂的查询，三元组可能需要包含多个关系，这不仅使得设计和使用知识图谱变得更加困难，还导致其性能在实际应用中不尽如人意。
知识图谱作为数据库难以访问：访问和操作知识图谱通常需要高度专业的本体知识和RDF查询技能。这种高门槛使得许多开发者难以使用知识图谱。此外，分布式的三元组存储方式和复杂的SPARQL查询也增加了使用的难度。
质量不可靠和生成延迟：知识图谱的构建通常存在质量和延迟问题。即使生成的三元组是准确的，新信息的增长速度也远快于三元组的生成速度，这使得知识图谱难以跟上数据的更新速度。此外，深度学习模型直接从原始数据中进行预测，避免了结构化数据提取的过程，这使得这些模型在某些情况下更加高效。