白硕 | 知识图谱，就是场景的骨架和灵魂

本文转载自公众号恒生技术之眼

知识图谱，目前已在全世界得到了重视和应用，成为当下人工智能热的一个重要组成部分。它究竟是怎样的一种技术？它的应用场景在哪里？未来国内企业该如何发展？让我们一起来聊聊。

从知识图谱技术的起源聊起

什么是知识图谱？

知识图谱在学界存在各种不同的定义。

按照维基百科的解释，知识图谱是谷歌公司用来从语义角度组织数据、更好地进行信息的采集、标引和搜索服务的知识库。而知识库则是一种便于对知识进行组织和管理的特殊的数据库。

我们认为，目前学界和工业界对知识图谱概念的理解较为零乱。有时它指具体的知识库，有时它指这类知识库所使用的标签体系和组织框架，也就是“本体（ontology）”。为区别起见，我们在本文中采用后一种理解，凡提到“知识图谱”时，均指知识库使用的标签体系和组织框架，而在谈到在这种框架下建立的具体知识库的时候，我们则会根据情况把它们称为“实体知识库”、“领域知识库”等。

知识图谱之所以在当下受到青睐，主要是由于它的这样几个特点：

——它提供了组织知识的基本构件，语义表达能力足够丰富，可以把触角伸进各行各业，便于基于领域知识应用落地。

——它提供了基于XML的半结构化、标签化表达方式，使得构件的外在形式得以统一，相应的配套处理工具在形式统一的基础上更加聚焦和通用。

——它提供了本质上是图（graph）的基础数据结构，结合图数据库技术的最新进展，在面向这套基础数据结构的搜索、漫游、遍历、传播以及可视化等方面形成了一整套配套技术和工具集合，为大规模跨知识单元的应用开辟了新途径。