常识性知识图谱(knowledge graph)

常识性知识图谱是一种以图谱结构来组织和表示常识性知识的技术。它以实体、属性和关系为基本元素，将各种类型的常识性知识以节点和边的形式连接起来，形成一个丰富的知识网络。

在常识性知识图谱中，实体代表现实世界中的事物，如人物、地点、组织、概念等。属性表示实体的性质或特征，如人物的出生日期、地点的经纬度等。而关系则描述实体之间的关联或联系，如人物之间的亲属关系、地点之间的距离关系等。

常识性知识图谱的建立主要依靠自然语言处理、信息抽取和知识表示等技术。首先，通过自然语言处理技术，从多种文本资源中抽取出实体、属性和关系的信息。然后，利用信息抽取技术将这些信息结构化，并按照图谱的形式进行组织。最后，通过知识表示技术，将这些结构化的知识表示为计算机可理解的形式，以便机器能够基于知识图谱进行推理和理解。

常识性知识图谱具有广泛的应用前景。它可以用于智能问答系统，提供准确、全面的答案；用于智能推荐系统，根据用户的兴趣和需求，为其推荐个性化的内容；用于智能机器人，帮助机器人具备理解和推理能力，提供更智能的服务等等。

然而，常识性知识图谱的构建面临一些挑战，如知识获取的可靠性和准确性，知识表示的一致性和丰富性等。未来，通过不断改进知识抽取、知识推理等技术，常识性知识图谱有望更好地支持人工智能系统的发展，为人们提供更智能、更高效的服务。