知识图谱：词汇与实体挖掘的深度解析

在第2讲“词汇挖掘与实体挖掘”中，我们将深入探讨知识图谱这一关键技术在大数据时代的重要作用。知识图谱作为一种大规模语义网络，其核心概念包括知识的结构化处理和信息提取，特别针对占组织数据80%以上的非结构化文本数据（UnstructuredTextData）。知识图谱的目的是将这些海量文本中的隐含知识转化为可被机器理解和利用的形式，从而实现人工智能（AI）的应用，推动知识工程的发展。 知识图谱的核心组成部分包括实体（Entity）、属性（Attributes）和关系（Relation）。实体是知识图谱的基本单元，例如“Mona Lisa”，它是意大利文艺复兴时期艺术家列奥纳多·达·芬奇的一幅著名肖像画。实体拥有属性，如“画家”、“名称”和“出生日期”，并通过关系与其他实体相连，如“Mona Lisa”与“Leonardo da Vinci”之间的创作关系。 实体挖掘技术通过从大规模文本语料库（如艺术作品介绍、地点信息等）中抽取关键信息，识别出实体及其相关的属性值和关系。例如，从“broadwayshows”到“beacontheater”等剧院名称的关联，或者从“highlinepark”到其历史背景和位置的挖掘，都是结构化挖掘过程的一部分。 此外，课程还提及了技术转移的应用，如将自然语言处理（NLP）技术应用到TripAdvisor上，创建特定的兴趣集合，如“CatchaShow”和“Neighborhood”等，通过特征提取（Features）来帮助用户更好地发现和筛选信息。这种技术不仅提升了用户体验，也展示了知识图谱在实际场景中的实用价值。 第2讲内容围绕知识图谱的实体挖掘技术展开，通过实例演示了如何从非结构化文本中抽取有价值的知识结构，进而支持人工智能决策和提升各种行业的智能化水平。对于想要深入了解知识图谱概念和技术的学习者，这是一门极其重要的课程。