知识推理
知识推理
基于逻辑的推理 主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等
基于图的推理 主要是利用了关系路径中的蕴涵信息，通过图中两个实体间的多步路径来预
测它们之间的语义关系
感谢聆听
关系抽取
开放式关系抽取 基于联合推理的实体关系抽 取
属性抽取
针对实体而言，形成对实 体的完整刻画
知识表示
知识表示
01
应用场 景
03
复杂关 系模型
02
代表模 型
04
多源信 息融合
知识表示
应用场景
01
语义相 似度计
算
02
链接预 测
知识表示
代表模型
A
距离 模型
D
神经张 量模型
B
单层神经 网络模型
E
库，需要利用现有的知识库作为基础，比如维基百科
应用
应用
一．智能搜索
应用
深度问答
应用
社交网络
垂直领域
Байду номын сангаас金融领域
反欺诈 精准营销
电商行业 医疗领域
挑战
挑战
知识 获取
知识 表示
知识 融合
知识 应用
目前，基于大规模开 放域的知识抽取研究 仍处于起步阶段，尚 需研究者努力去攻关 开垦
目前存在的表示方式 仍是基于三元组形式 完成的语义映射，在 面对复杂的知识类型、 多源融合的信息时， 其表达能力仍然有限
矩阵分 解模型
C
双线性 模型
F
翻译 模型
知识表示
复杂关系模型
复杂关系主要 指的是1-to-N、N-to-1、N-to-N的3种关系类型
知识融合
知识融合
实体对齐
消除异构数据中实体
冲突、指向不明等不
1
一 致性问题
知识更新
主要包括模式层的更 新与数据层的更新
3
2
知识加工
主要包括本体构建与 质量评估两方面的内 容
实体对齐是知识融合 中的关键步骤，虽然 相关研究已取得了丰 硕的成果，但仍有广 阔的发展空间
目前，大规模知识图 谱的应用场景和方式 还比较有限，其在智 能搜索、深度问答、 社交网络以及其他行 业中的使用也只是处 于初级阶段，仍具有 广阔的可扩展空间
知识抽取
知识抽取
实体抽取
基于规则与词典的方法 基于统计机器学习的方法 面向开放领域的实体抽取
知识图谱
演讲人
2 0 2 5 - 11 - 11
架构
逻辑架构
模式层 建立在数据层之上，通过本体
库来规范数据层的一系列表达
数据层 由一系列事实组成，知识将以
事实为单位进行存储
体系架构
自底向上 从数据中提取实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，
再构建顶层的本体模式，大多数都采用这种方式
自顶向下 先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识