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知識(shí)圖譜的應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能技術(shù)與咨詢(xún)

2022-06-06 17:27·北京

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1.3 知識(shí)圖譜的價(jià)值

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知識(shí)圖譜最早的應(yīng)用是提升搜索引擎的能力。隨后，知識(shí)圖譜在輔助智能問(wèn)答、自然語(yǔ)言理解、大數(shù)據(jù)分析、推薦計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)、可解釋性人工智能等多個(gè)方面展現(xiàn)出豐富的應(yīng)用價(jià)值。

1.輔助搜索

互聯(lián)網(wǎng)的終極形態(tài)是萬(wàn)物的互聯(lián)，而搜索的終極目標(biāo)是對(duì)萬(wàn)物的直接搜索。傳統(tǒng)搜索引擎依靠網(wǎng)頁(yè)之間的超鏈接實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的搜索，而語(yǔ)義搜索是直接對(duì)事物進(jìn)行搜索，如人物、機(jī)構(gòu)、地點(diǎn)等。這些事物可能來(lái)自文本、圖片、視頻、音頻、IoT 設(shè)備等各種信息資源。而知識(shí)圖譜和語(yǔ)義技術(shù)提供了關(guān)于這些事物的分類(lèi)、屬性和關(guān)系的描述，使得搜索引擎可以直接對(duì)事物進(jìn)行索引和搜索，如圖1-5所示。

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圖1-5 知識(shí)圖譜輔助搜索

2.輔助問(wèn)答

人與機(jī)器通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行問(wèn)答與對(duì)話是人工智能實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵標(biāo)志之一。除了輔助搜索，知識(shí)圖譜也被廣泛用于人機(jī)問(wèn)答交互中。在產(chǎn)業(yè)界，IBM 背后依托 和Yago等百科知識(shí)庫(kù)和等語(yǔ)言學(xué)知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)深度知識(shí)問(wèn)答。 Alex主要依靠True 公司積累的知識(shí)圖譜。度秘、Siri的進(jìn)化版Viv、小愛(ài)機(jī)器人、天貓精靈背后都有海量知識(shí)圖譜作為支撐。

伴隨著機(jī)器人和 IoT 設(shè)備的智能化浪潮的掀起，基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答對(duì)話在智能駕駛、智能家居和智能廚房等領(lǐng)域的應(yīng)用層出不窮。典型的基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答技術(shù)或方法包括：基于語(yǔ)義解析、基于圖匹配、基于模板學(xué)習(xí)、基于表示學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)以及基于混合模型等。在這些方法中，知識(shí)圖譜既被用來(lái)輔助實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義解析，也被用來(lái)匹配問(wèn)句實(shí)體，還被用來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和排序模型等。知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互問(wèn)答必不可少的模塊。

3.輔助大數(shù)據(jù)分析

知識(shí)圖譜和語(yǔ)義技術(shù)也被用于輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與決策。例如，大數(shù)據(jù)公司 基于本體融合和集成多種來(lái)源的數(shù)據(jù)，通過(guò)知識(shí)圖譜和語(yǔ)義技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，使得用戶(hù)可以用更加直觀的圖譜方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘與分析。

知識(shí)圖譜在文本數(shù)據(jù)的處理和分析中也能發(fā)揮獨(dú)特的作用。例如，知識(shí)圖譜被廣泛用來(lái)作為先驗(yàn)知識(shí)從文本中抽取實(shí)體和關(guān)系，如在遠(yuǎn)程監(jiān)督中的應(yīng)用。知識(shí)圖譜也被用來(lái)輔助實(shí)現(xiàn)文本中的實(shí)體消歧（ ）、指代消解和文本理解等。

近年來(lái)，描述性數(shù)據(jù)分析（ Data ）受到越來(lái)越多的重視。描述性數(shù)據(jù)分析是指依賴(lài)數(shù)據(jù)本身的語(yǔ)義描述實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的方法。不同計(jì)算性數(shù)據(jù)分析主要以建立各種數(shù)據(jù)分析模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而描述性數(shù)據(jù)分析突出預(yù)先抽取數(shù)據(jù)的語(yǔ)義，建立數(shù)據(jù)之間的邏輯，并依靠邏輯推理的方法（如）來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。

4.輔助語(yǔ)言理解

背景知識(shí)，特別是常識(shí)知識(shí)，被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)深度語(yǔ)義理解（如閱讀理解、人機(jī)問(wèn)答等）必不可少的構(gòu)件。一個(gè)典型的例子是 （WSC競(jìng)賽）。WSC由著名的人工智能專(zhuān)家 教授提出，2016年，在國(guó)際人工智能大會(huì) IJCAI上舉辦了第一屆WSC競(jìng)賽。WSC主要關(guān)注那些必須要疊加背景知識(shí)才能理解句子語(yǔ)義的NLP任務(wù)。例如，在下面這個(gè)例子中，當(dāng)描述it是big時(shí)，人很容易理解it指代；而當(dāng)it與small搭配時(shí)，也很容易識(shí)別出it指代。

The would not fit in the brown it was too big（small）.What was too big（small）?

0:the 1:the

這個(gè)看似非常容易的問(wèn)題，機(jī)器卻毫無(wú)辦法。正如自然語(yǔ)言理解的先驅(qū) Terry 所說(shuō)的，當(dāng)一個(gè)人聽(tīng)到一句話或看到一段句子的時(shí)候，會(huì)使用自己所有的知識(shí)和智能去理解。這不僅包括語(yǔ)法，也包括其擁有的詞匯知識(shí)、上下文知識(shí)，更重要的是對(duì)相關(guān)事物的理解。

5.輔助設(shè)備互聯(lián)