知识图谱获取方法：从众包到机器学习

这篇内容主要介绍了知识图谱的获取方法，特别是通过专家法、众包以及机器学习这三种途径。此外，还提及了国内外的一些知识图谱资源，如Google的知识图谱和美国的统一医学语言系统(UMLS)。 1.1 **众包法**： 众包模式是指利用互联网上的广大用户来创建、编辑和维护知识库。Freebase是一个典型的例子，它允许用户自由地添加、修改和查询结构化的数据，这种数据对机器也易读。尽管Freebase在2015年已关闭并转向了WikiData，但这种模式展示了如何通过大众的力量构建大规模知识图谱。 1.2 **标准共建法**： 通过标准共建，开发者可以在网页中使用如schema.org这样的标准来标记实体、属性和关系，帮助搜索引擎（如Google）更容易抓取和理解这些信息，进而丰富知识图谱的内容。这种方法有助于提高数据质量和准确性，促进知识图谱的扩展。 1.3 **机器学习法**： 机器学习是另一种获取知识的重要手段，例如Google的Knowledge Vault项目，它利用机器学习技术将大量数据转化为可理解的知识。随着AI技术的发展，自动挖掘知识成为未来知识图谱构建的一个重要趋势。 **知识图谱获取的国内外资源**： - **Google的知识图谱**：Google的知识图谱是其搜索引擎中的一个重要组成部分，它提供了一种直观的方式来展示和检索信息，增强了搜索体验。 - **UMLS（统一医学语言系统）**：这是一个由美国国立医学图书馆建设的综合医学知识系统，整合了多种医学术语，提供了跨领域的信息链接，广泛应用于医疗信息系统的集成和信息检索。 总结来说，知识图谱的构建涉及到多样的方法和技术，包括众包的力量、标准化的数据标注以及机器学习的智能解析。同时，了解和利用全球范围内的知识图谱资源，如Google和UMLS，对于知识图谱的建设和应用至关重要。在实际的IT开发和实践中，掌握这些方法和资源可以帮助我们更有效地构建和利用知识图谱，推动信息处理和智能应用的发展。