知识图谱构建与应用：十年进展与实践

《知识图谱：构建到应用》是一篇于2020年提交的综述论文，着重探讨了人工智能领域中一个关键目标——赋予机器全面理解世界实体及其关系的能力。随着知识图谱（KG）的发展，这些大规模的信息结构在过去十年间从网络内容和文本源中自动构建起来，成为搜索引擎的核心组成部分。知识图谱，也被称为知识库，对于搜索引擎的意义在于它们能够语义解析文本，如新闻、社交媒体内容和网络表格，从而支持诸如问答系统、自然语言处理和数据分析等任务。 论文深入剖析了知识图谱创建和维护的基础概念与实用方法。它涵盖了模型和策略，用于从海量数据中发现潜在的知识结构，并对其进行规范化和整合，确保知识的一致性和准确性。构建知识图谱的过程通常涉及以下几个关键步骤： 1. **信息抽取**（Information Extraction）：这是从非结构化文本中提取实体、属性和关系的技术，通过词法分析、命名实体识别、关系抽取等步骤实现。 2. **实体链接**（Entity Linking）：将文本中的实体链接到知识图谱中的已有条目，确保信息的准确归属。 3. **知识融合**（Knowledge Fusion）：合并来自不同来源和格式的数据，减少冗余和错误，提升整体知识库的质量。 4. **知识推理**（Knowledge Reasoning）：利用逻辑规则或机器学习算法推断隐含的知识，扩展知识图谱的覆盖范围。 5. **图谱维护**（Knowledge Base Maintenance）：包括更新现有知识、处理新数据和修正错误，保持知识图谱的时效性。 6. **应用开发**：将知识图谱应用于实际场景，如智能搜索、推荐系统、对话系统等，以增强用户体验和决策支持。 7. **评估和优化**：定期评估知识图谱的性能，通过用户反馈和性能指标不断优化构建和维护过程。 这篇论文不仅介绍了知识图谱的理论基础，还提供了实践中的最佳实践和案例，帮助读者理解和掌握如何构建、维护以及有效利用知识图谱来推动人工智能技术的发展。这对于那些在搜索引擎、数据科学和自然语言处理等领域工作的专业人士来说，是一份宝贵的参考资料。