知识图谱与文本挖掘：方法、挑战与未来趋势

"文本挖掘方法-计算机体系结构—量化研究方法（第5版）英文原版" 文本挖掘方法是信息技术领域中的一种关键技术，主要用于从非结构化和半结构化的数据源中提取有价值的知识。在大数据环境下，传统的统计方法和深度学习模型由于需要大量标注数据和预定义的实体类别，难以应对开放性的实体分析任务。半结构化的Web数据源，如维基百科、网页表格、列表和查询日志等，提供了丰富的语义信息，成为了文本挖掘的重要领域。 DBPedia、Yago、BabelNet、NELL和Kylin等是代表性的文本挖掘系统，它们利用特定规则从结构（如列表、Infobox）中抽取实体知识。这些规则可能带有一定的不确定性，因此通常会采用评分和过滤算法来处理潜在的歧义和噪声。此外，针对结构化数据源的局限性，如对长尾类别覆盖不足，实体获取技术如Bootstrapping策略被采用，它利用大数据的冗余性，开放式地从Web中获取实体。 文本挖掘方法虽然能从易于获取的结构化数据中抽取高质量知识，但覆盖范围有限。相比之下，文本抽取方法虽然质量较低，但覆盖度更广。因此，研究焦点在于如何融合这两种方法的优点，从不同数据源中抽取知识，并与现有的大规模知识库集成，如Nakashole等人在2012年的研究。 知识图谱，作为知识工程的一部分，是当前研究的热点。它以结构化形式表示世界上的概念、实体及其关系，促进了语义搜索和智能问答的发展，成为推动互联网和人工智能进步的关键因素。知识图谱技术结合了认知计算、信息检索、自然语言处理等多个领域的技术，旨在从大数据中自动获取知识，提供智能知识服务。 知识图谱的应用广泛，包括但不限于知识融合、语义搜索、问答系统以及大数据分析和决策支持。在知识融合中，知识图谱用于异构数据资源的语义集成；在语义搜索中，它将用户的查询映射为知识图谱的实体，提供结构化的搜索结果；在问答系统中，它作为大型知识库，直接解答用户的问题；在大数据分析中，知识图谱帮助理解数据，支持决策制定。 知识图谱的发展历程与知识工程紧密相连，自费根鲍姆在90年代提出知识工程的概念以来，随着大数据时代的到来，知识工程的重点已转向从数据到知识的转化，以实现智能应用。知识图谱作为这一转化的核心工具，其重要性日益凸显。