从百度百科到贝壳找房，大家每天都在用的知识图谱到底是个什么鬼？

顾名思义，就是大众都能看懂的版本，没有特别深的行业知识及专业内容，一般是解决科普类、常识类等问题。

聚焦于企业或具体行业服务与企业，是根据对某个行业或细分领域的深入研究而定制的版本，主要是解决当前行业或细分领域的专业问题。如下图，知识图谱在电信网络运维的运用。

构建一个知识图谱简单吗？俗话说，难者不会，会者不难，搞定仅需五步。

Step01：知识库设计

完成图谱本体的设计和构建，是对构成图谱数据的一种模式约束，其实就是制定数据库中实体、实体关系、实体属性规则。领域知识图谱的构建，一般由垂直领域的行业专家和知识图谱专家合作完成。

Step02：知识获取

通俗来，就是寻找一些和已设计的“知识库”调性相匹配的知识资料素材，业界称之为“语料”。语料形式是文档资料的展示形式，通常有三种：结构化语料、非结构化语料和半结构化语料。

Step04：知识融合

知识融合，就是对多个数据源进行知识抽取后的大量三元组数据进行对齐合并。

举个例子：百度百科有明星贾玲，维基百科有明星贾玲，我们构建的知识图谱不能有两个明星贾玲吧？这时候就需要把他们识别出来放在一起，然后合并成一个实体，这就是实体的对齐以及知识的融合。

Step05：知识存储

目前，存储方式一般有两种选择：RDF和图数据库。RDF，由节点和边组成，节点表示实体、资源、属性，边则表示了实体和实体之间的关系以及实体和属性的关系。

四、知识图谱那么牛，都应用在哪些领域呢？

---

完成了图谱构建，就可以应用知识图谱了。图谱能够实现知识计算、图谱可视化分析与应用，自然语言处理类等能力。当前应用领域主要包括：

作为一项AI技术，知识图谱正利用其在语义识别上的优势被应用于诸多行业。让AI更智能，我们要用知识图谱让AI像人一样理解世界，你Get到了吗？

本文首发于：【网络人工智能园地】公众号：从百度百科到贝壳找房，大家每天都在用的知识图谱到底是个什么鬼？