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構(gòu)建知識圖譜需要掌握一些工具，比如爬蟲、neo4j等等，掌握了工具，構(gòu)建知識圖并不困難，難在大數(shù)據(jù)源。一類是開放域的知識圖譜，另一類是垂直領(lǐng)域的知識圖譜。目前的知識圖譜分為兩類。這些都是知識圖譜的構(gòu)成。數(shù)據(jù)是阻礙構(gòu)建圖譜的最大絆腳石，只要有了數(shù)據(jù)，利用neo4j或其他一些工具就能比較簡單的構(gòu)建出圖譜。
知識圖譜是什么？

在人工智能時代，大家都在討論機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，但如果你持續(xù)關(guān)注人工智能，你會發(fā)現(xiàn)知識圖譜這個概念也在被越來越多的人重拾。而知識圖譜也確實是人工智能發(fā)展到一定廣度之后，向深度發(fā)展的重要依托工具。傳統(tǒng)的搜索方式是基于關(guān)鍵詞，給出密密麻麻的網(wǎng)址排序，這種搜索方式并沒有真正理解我們的搜索意圖。而結(jié)合了知識圖譜的搜索方式，其關(guān)鍵點在于“知識”，它集合于互聯(lián)網(wǎng)上的知識于一身，試圖去了解世界的真實含義，從信息檢索的層次轉(zhuǎn)變?yōu)橹R積累，因此知識圖譜建立認知的過程被看成是最能體現(xiàn)人工智能的方式之一，很像我們?nèi)祟惔竽X學(xué)習(xí)思考的過程，即由點及線，由線到面，一步步理清知識之間的邏輯。
以百度這個全球最大的中文知識圖譜為力，其優(yōu)點可以簡單總結(jié)出以下三點：1）提供了一種新的搜索方式。例如我們在搜索“地球質(zhì)量”的時候，百度內(nèi)涵的知識圖譜直接就顯示給我們答案，而不是以往那些隔靴搔癢的網(wǎng)頁。2）以實體為中心建立豐富的聯(lián)系。例如我們搜索“楊冪”，既能直接返回給我們楊冪個人信息，也能在右側(cè)推薦出跟楊冪相關(guān)的其他實體，并能顯示出實體與實體之間建立聯(lián)系的邏輯，即下圖中的推薦實體下方的推薦理由。
1）能夠依據(jù)知識之間的邏輯進行簡單的推理，簡單的舉例如下圖所示 ?；谶壿嫷娜斯ぶ悄苁茿I的經(jīng)典想法，就是因為我們發(fā)現(xiàn)世界上的知識無法用邏輯真理描述，而且存在很多自相矛盾的情況，后來機器學(xué)習(xí)（Learning from Data）成了AI的主流，到了今天，我們發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)也有一定的瓶頸，尤其是在問題三的邏輯推理。
如何構(gòu)建知識圖譜？

目前的知識圖譜分為兩類。一類是開放域的知識圖譜，另一類是垂直領(lǐng)域的知識圖譜。首先就是要先處理數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)基本上都是結(jié)構(gòu)化的，非結(jié)構(gòu)化的和半結(jié)構(gòu)化的。結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)一般就是公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 。這些數(shù)據(jù)都存儲到數(shù)據(jù)庫里，從庫里面抽取出來做一些簡單的預(yù)處理就可以拿來使用。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如對商品的描述，或是標(biāo)題，可能是一段文本或是一張圖片，這就是一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)了。
但它里面是存儲了一些信息的，反映到的是知識圖譜里的一些屬性。所以需要對它里面進行一個抽取，這是構(gòu)建知識圖譜中比較費時費力的一個工作。從數(shù)據(jù)里需要抽取的其實就是之前所提到的實體、屬性、關(guān)系這些信息。對于實體的提取就是NLP里面的命名實體識別。這里相關(guān)的技術(shù)都比較成熟了，從之前傳統(tǒng)的人工詞典規(guī)則的方法，到現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)的方法，還有深度學(xué)習(xí)的一些使用另外還需要做的是實體對齊和實體消歧。
【如何構(gòu)建知識圖譜,知識圖譜構(gòu)建】關(guān)于實體對齊。舉例來說，比爾蓋茨這四個字是中文名稱，Bill Gates是他的英文名稱，但其實這兩個指的是同一個人。由于文本的不一樣，開始的時候?qū)е逻@是兩個實體。這就需要我們對它進行實體對齊，把它統(tǒng)一化。另外是實體消歧。舉例來說，蘋果是一種水果，但是在某些上下文里面，它可能指的是蘋果公司。這就是一個實體歧義，我們需要根據(jù)上下文對它進行實體消歧。