什么是知识图谱?

我们可能已经了解了很多机器学习和深度学习的算法，但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远。我们训练的模型，更像是一个具有统计知识的机器，从关联和概率的角度出发，试图在描述世界背后的 “真理”。然而，我们更希望的是，像人一样，具有分析和推理能力的机器智能。如果你问我，哪一种形式最接近我心中的 “人工智能”，我会说：知识图谱。

今天，就让我们来解决一个问题：什么是知识图谱？

知识图谱 “考古史”

2012 年 5 月 17 日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。

假设我们想知道 “王健林的儿子” 是谁，百度或谷歌一下，搜索引擎会准确返回王思聪的信息，说明搜索引擎理解了用户的意图，知道我们要找 “王思聪”，而不是仅仅返回关键词为 “王健林的儿子” 的网页：

编者按：知乎文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》是一个很好的入门文章，感兴趣可以进一步阅读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31726910 。《知识图谱的技术与应用（18版）》是一个更为全面和详细的介绍，https://zhuanlan.zhihu.com/p/38056557 。

实际上，知识图谱并不是一个全新的概念，早在 2006 年就有文献提出了语义网（Semantic Network）的概念，呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义，RDF（resource description framework，资源描述框架）模式和 OWL（Web ontology language，万维网本体语言）就是基于上述目的产生的。用电子科技大学徐增林教授的论文原文来说：

知识图谱技术的出现正是基于以上相关研究，是对语义网标准与技术的一次扬弃与升华。

目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已广泛应用于智能搜索，智能问答，个性化推荐等领域。

知识图谱定义

知识图谱，本质上，是一种揭示实体之间关系的语义网络。

如果你看过网络综艺《奇葩说》第五季第17期：你是否支持全人类一秒知识共享，你也许会被辩手陈铭的辩论印象深刻。他在节目中区分了信息和知识两个概念：

信息是指外部的客观事实。举例：这里有一瓶水，它现在是7°。知识是对外部客观规律的归纳和总结。举例：水在零度的时候会结冰。

“客观规律的归纳和总结” 似乎有些难以实现。Quora 上有另一种经典的解读，区分 “信息” 和 “知识” 。

有了这样的参考，我们就很容易理解，在信息的基础上，建立实体之间的联系，就能行成 “知识”。当然，我认为叫事实（Fact）更为合适。换句话说，知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。

知识图谱实际上就是如此工作的。曾经知识图谱非常流行自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。

然而目前，大多数知识图谱都采用自底向上(bottom-up)的构建方式。自底向上指的是从一些开放