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“知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组。”
知识图谱——Knowledge Graph近年来随着人工智能技术的发展，其影响力越来越大，但除了部分行业从业者之外，很多人对知识科普并没有一个完整的了解。
因此，今天我们就来简单了解一下什么是知识图谱，包括它的基本概念，作用，构建流程。
知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关属性—值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
知识图谱的特点是结构化语义知识库，它和关系型数据库的共同点都是用来存储结构化的数据；但知识图谱的结构化和关系型数据库的结构化又有些不同。
关系型数据库是通过行列的二维表形式来记录数据，而知识图谱是通过实体-关系-实体，三元组的方式来表示数据；知识图谱注重的是关系的体现，由于关系型数据库在关系表示中的复杂性和效率问题，因此知识图谱被提了出来。
所以知识图谱能解决的问题，关系型数据库能不能解决？答案是关系型数据库能解决大部分知识图谱解决的问题，但会非常麻烦，效率很低；但有些问题，只能靠知识图谱来解决；因此，知识图谱和关系型数据库之间是互补的关系，而不是对立的关系。比如说针对这种三元组形式的数据，使用知识图谱会更简单，效率更高。
知识图谱有什么用？知识图谱的结构决定了知识图谱具有以下的特性：
- 统一的结构化的表现形式，机器可读，对人类友好。
- 含有丰富的语义信息，概念，属性，实体之间关系。
- 构建之后可以作为背景知识直接供下游应用使用。
- 丰富关联信息，天然具有图的各种特征，可以进行图的相关操作。
具体来看就是应用于搜索，问答，大数据分析等领域。
怎么构建知识图谱？
以下是构建知识图谱的全部流程，主要需要经过数据获取，信息抽取，知识融合和知识加工等多个步骤。
建立一个知识图谱首先要获得数据，这些数据就是知识的来源，它们可以是一些表格、文本、数据库等。根据数据的类型可以分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化的数据为表格、数据库等按照一定格式表示的数据，通常可以直接用来构建知识图谱。非结构化的数据为文本、音频、视频、图片等，需要对它们进行信息抽取才能进一步建立知识图谱。半结构化数据是介于结构化和非结构化之间的一种数据，也需要进行信息抽取才能建立知识图谱。
知识抽取
知识抽取可以分为实体识别、关系抽取、属性抽取等。目前结构化的数据是最主要的知识来源。针对结构化的数据，知识图谱通常可以直接利用和转化，形成基础数据集，再利用知识图谱补全技术进一步扩展知识图谱。
- 实体识别
- 关系抽取
- 属性抽取
知识融合
当我们想建立一个知识图谱，需要从多个来源获取数据，这些来源不同的数据可能会存在交叉、重叠，同一个概念、实体可能会反复出现，知识融合的目的就是把表示相同概念的实体进行合并，把来源不同的知识融合为一个知识库。
知识加工和存储
知识加工用来构建本体，进行知识推理和质量评估；知识存储：将处理后的知识以适当的格式进行存储，以便后续查询和使用。
总结
知识图谱作为一种重要的人工智能技术，正在不断发展和应用。它通过将复杂的信息结构化，帮助我们更好地理解和利用知识，推动各个领域的智能化进程。通过构建知识图谱，企业和个人能够更有效地管理和应用知识资源，从而提升工作效率和决策能力。
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