勘探開發(fā)存儲 隨著AI技術(shù)的發(fā)展和普及，當今社會已經(jīng)進入了智能化時代。與以往不同的是，在這一波浪潮中，企業(yè)不僅是向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更是向知識化轉(zhuǎn)型。那么，如何助力企業(yè)破解智能化知識挖掘和管理難題，實現(xiàn)知識化轉(zhuǎn)型? 3月13日下午14:00起舉行的華為開發(fā)者大會2020(Cloud)第三期華為DevRun Live開發(fā)者沙龍中，華為云自然語言處理技術(shù)專家鄭毅將分享《企業(yè)級知識計算平臺的技術(shù)解讀和案例實踐》，帶你了解華為云知識計算平臺及相關(guān)技術(shù)、知識圖譜構(gòu)建流程及方法，以及知識計算行業(yè)案例。下文主要講述“知識圖譜構(gòu)建流程及方法”，讓我們先睹為快。 一、什么是知識圖譜? 知識圖譜是由實體、關(guān)系和屬性組成的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以下圖為例，“劉德華”是一個人物類型的實體，“劉德華”有自己的身高、國籍等信息，這些信息便稱之為實體的屬性。同樣，“無間道”是一個電影類型的實體。我們知道“劉德華”是“無間道”這部電影的主演，所以“劉德華”與“無間道”之間有“主演”關(guān)系。通過實體、關(guān)系、屬性，就能夠把我們?nèi)丝梢岳斫獾闹R有效地組織起來。知識圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)庫、自然語言處理(NLP)和語義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)。 按照知識圖譜的用途，知識圖譜可分為通用知識圖譜和行業(yè)知識圖譜。通用知識圖譜側(cè)重構(gòu)建常識性的知識，并用于搜索引擎和推薦系統(tǒng)等。行業(yè)知識圖譜(也可稱企業(yè)知識圖譜)主要面向企業(yè)業(yè)務(wù)，通過構(gòu)建不同行業(yè)、企業(yè)的知識圖譜，對企業(yè)內(nèi)部提供知識化服務(wù)。華為云知識圖譜服務(wù)可用于以上兩類知識圖譜的構(gòu)建、管理和服務(wù)，更側(cè)重面向企業(yè)知識圖譜。 二、如何構(gòu)建知識圖譜? 知識圖譜構(gòu)建主要分為自頂向下(top-down)與自底向上(bottom-up)兩種構(gòu)建方式。自頂向下構(gòu)建方式需要先定義好本體(Ontology或稱為Schema)，再基于輸入數(shù)據(jù)完成信息抽取到圖譜構(gòu)建的過程。該方法更適用于專業(yè)知識方面圖譜的構(gòu)建，比如企業(yè)知識圖譜，面向領(lǐng)域?qū)I(yè)用戶使用。自底向上構(gòu)建方式則是從開放的OpenLinkedData中抽取置信度高的知識，或從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取知識，完成知識圖譜的構(gòu)建。該方式更適用于常識性的知識，比如人名、機構(gòu)名等通用知識圖譜的構(gòu)建。本文側(cè)重介紹自頂向下構(gòu)建方式的相關(guān)流程和技術(shù)，并用于構(gòu)建企業(yè)知識圖譜。