一文读懂，如何从0-1构建企业知识图谱
一文读懂，如何从0-1构建企业知识图谱
随着互联网的快速发展，海量信息的涌现给人们获取有效知识带来了挑战。知识图谱作为一种新兴的技术手段，通过结构化的方式将信息组织起来，为企业提供了更高效的知识管理与应用方案。本文将带你全面了解知识图谱的概念、构建方法及其在企业中的实际应用。
什么是知识图谱？
知识图谱是一种基于语义关系的数据结构，其核心目标是提供一种可视化、清晰的方式来理解和连接数据和实体，以解决数据孤岛、信息孤岛等问题。知识图谱由三个主要部分组成，分别是主体、维度和情感等基本组成要素。通过构建知识图谱，企业可以更好地整合、管理和利用知识资源，提高决策效率和准确性。
知识图谱对于企业的价值
知识图谱在企业中的价值主要体现在以下几个方面：
提供数据分析和可视化的工具
知识图谱提供了一个强大的数据分析和可视化工具，可以帮助企业深入分析行业实体和话题，通过可视化的方式更加直观地理解业务流程。
提高企业的数据洞察力
知识图谱通过提供结构化数据和非结构化数据的连接，使企业能够更好地理解和解释数据，提高企业的数据洞察力和决策能力。
提高企业的效率和竞争力
知识图谱可以帮助企业提高效率和竞争力。例如，通过构建智能问答系统，与用户进行实时互动，可以实现知识的集中管理和共享，为企业的决策提供支持，并支持业务模式的创新和探索。
如何构建知识图谱？
构建知识图谱的前提与核心条件是知识获取。具体来说，这一过程需要将现实世界中的各类“信息”转换为“知识”并表达成计算机可存储和计算的结构，再进一步形成“图谱”。早期的知识图谱构建大量依赖于人力分类，如维基百科采取“众包”的方式，让网民成为知识的贡献者，从而加快了知识图谱的累计速度。但在大数据时代，手工劳动已经不能适应知识图谱的构建需求。不少企业开始积极探索和尝试自动化构建技术，利用机器从不同来源、不同结构的数据中进行抽取，形成知识存入到知识图谱。
具体步骤如下：
- 需求分析与场景定义
- 确定知识图谱的应用场景及目标领域（如金融、电商、医疗、教育等）。
- 明确知识图谱需要表达的核心实体、关系以及属性。
- 业务梳理与数据源获取
- 分析业务逻辑，梳理出关键实体及其之间的关系网络。
- 确定并收集所需的数据源，可能包括结构化数据库、半结构化文件、非结构化文本等。
- 知识建模
- Schema设计是知识图谱构建和应用的基石。
- 根据业务需求设计合理的本体模型，确定实体类型、关系类型及属性类型。
- 数据预处理
- 业务系统的原始数据通常都是非标准的，直接抽取会存在数据错乱、冗余、不标准等问题。所以需要对数据进行清洗、去重、格式标准化等预处理操作。
- 知识抽取
- 知识抽取是知识图谱构建的核心。知识抽取的数据源包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 结构化数据包含关系型数据库（如mysql、oracle等）、excel文件、csv文件等，结构化数据抽取的本质是将schema设计中的实体、关系和属性与结构化数据进行映射，然后将结构化数据变成RDF三元组的过程。
- 半结构化数据抽取是一种从非固定格式但包含可识别模式的数据源中提取出结构化信息的过程。这类数据通常不像结构化数据那样具有严格的预定义字段和格式，但比完全无结构的文本数据拥有某种程度上的组织形式，例如HTML网页、XML文档、JSON文件等。
- 非结构化数据抽取是指从没有预定义模式或统一结构的数据源中提取出有价值信息的过程，这些数据通常包括文本文件、电子邮件、社交媒体帖子、PDF文档、图像（包含文字的）、音频和视频内容中的转录文本等。与结构化数据不同，非结构化数据不遵循固定的格式或模式，因此提取过程更为复杂，往往需要依赖人工智能和自然语言处理技术
- 知识融合
- 知识融合是将来自不同源的、关于同一主题或实体的知识进行整合和统一处理的过程。在构建知识图谱或智能系统时，由于数据通常来自多个异构的数据源，这些数据可能存在重复、冲突、遗漏或者不一致的情况。知识融合的目标是解决这些问题，生成一个全面、一致且准确的知识视图。
- 知识校验
- 校验抽取的知识是否准确无误，可通过规则引擎、机器学习算法等方式自动或人工校验。实施数据质量控制策略，保证知识图谱的准确性和完整性。
- 知识更新
- 设计知识图谱更新机制，实时或定期捕获新增或变更的数据，并将其融入到图谱中。根据应用反馈和效果评估，持续优化知识抽取、融合及建模过程。
构建的知识图谱有哪些实际应用？
企业最终构建的知识图谱可以应用在各行各业，同时具有丰富的应用场景和应用价值，如搜索领域的Google搜索、百度搜索，社交领域的领英经济图谱，电商领域的阿里巴巴电商知识图谱，O2O领域的美团知识大脑，医疗领域的丁香园知识图谱，以及工业制造业知识图谱等等。