知识图谱的认知

知识图谱的认知,第1张

知识图谱的认知

       知识图谱(Knowledge Graph)是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法,由节点和边组成。节点可以是实体,如一辆车、一栋房子,或为更为抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。

        知识图谱发展至今可以总结为三个时期和五个阶段。1950-1977年是启蒙期,包含了基础概念阶段和专家系统阶段的开端,这一时期文献索引的符号逻辑被提出并且应用;

       1977-2012年是知识图谱不断演变的成长期,包含了大部分专家系统阶段和Web 1.0和2.0阶段,在此期间出现了很多如WordNet、Cyc、Hownet等大规模的人工知识库,知识工程成为了人工智能重要的研究领域;

       2012年,Google正式提出的知识图谱概念,开启了现代知识图谱的序章;随后,知识图谱逐步在语义搜索、智能问答、辅助语言理解、辅助大数据分析、增强机器学习的可解释性、结合图卷积辅助图像分类等多个领域发挥出越来越重要的作用。2012年至今是知识图谱的发展期,中国企业开始入局,以BAT为代表的科技公司依托自身业务,在搜索引擎、电商、医疗等领域开始应用知识图谱技术,解决办法服务商们也从大数据赛道中脱颖而出,将知识图谱技术拓展到安防、金融、教等更多领域,让AI跳出感知智能的商业局限,向解决各产业生产环节中的核心痛点更进一步。

 

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