人工智能時(shí)代的知識(shí)圖譜
近年來，隨著人們對(duì) AI 認(rèn)知能力的積極探索，知識(shí)圖譜因其表達(dá)能力強(qiáng)、拓展性好，基于知識(shí)進(jìn)行推理等優(yōu)勢(shì)得到了學(xué)界與業(yè)界的高度關(guān)注。知識(shí)圖譜，旨在描述客觀世界概念、實(shí)體、事件及其之間關(guān)系，具備可解釋性，而且可以用于解決復(fù)雜決策問題。這也意味著通過深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜的結(jié)合，模型底層特征空間與人類自然語(yǔ)言之間巨大的語(yǔ)義鴻溝問題有望得以解決。在大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩大引擎下，大規(guī)模知識(shí)圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建成為現(xiàn)實(shí)，這就加快了知識(shí)圖譜的落地與應(yīng)用。

傳統(tǒng)意義上，知識(shí)圖譜可以劃分為通用知識(shí)圖譜和領(lǐng)域知識(shí)圖譜。例如，國(guó)外的谷歌搜索引擎和國(guó)內(nèi)的百度搜索引擎，這類通用領(lǐng)域知識(shí)圖譜是最先被大家熟知的應(yīng)用；而場(chǎng)景的不斷豐富、需求不斷增多、用戶對(duì)體驗(yàn)與品質(zhì)的要求不斷提高，各行各業(yè)都亟需構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜。
那么，從趨勢(shì)到實(shí)際需要，知識(shí)圖譜已經(jīng)取得了哪些學(xué)術(shù)與技術(shù)成果，產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用發(fā)生了哪些變化？當(dāng)
下知識(shí)圖譜領(lǐng)域最關(guān)注的問題又是什么？未來，知識(shí)圖譜又有哪些發(fā)展前景？

近兩年知識(shí)圖譜研究有一些值得關(guān)注的成果，比如：

知識(shí)抽取，如何在少量甚至無(wú)標(biāo)注場(chǎng)景下進(jìn)行知識(shí)圖譜構(gòu)建是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。目前大家都在關(guān)注基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、交互式知識(shí)抽取等方法。知識(shí)融合，代表性工作有交互式知識(shí)融合以及基于表示學(xué)習(xí)的知識(shí)融合的工作。
知識(shí)更新，針對(duì)百科類知識(shí)圖譜的自動(dòng)化更新技術(shù)取得了一些突破，從而可以對(duì)百科知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)化更新。
知識(shí)推理，最近兩年有不少混合式推理的方法出現(xiàn)，也就是混合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號(hào)推理的方法，這些方法的提出對(duì)于解決某些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不可解釋性，以及提升知識(shí)圖譜的推理能力都有作用。
與此同時(shí)，這些關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用也有一些突破性的進(jìn)展，尤其是在知識(shí)抽取和知識(shí)融合方面：一是人機(jī)交互的商業(yè)化系統(tǒng)的出現(xiàn)，二是關(guān)于人機(jī)交互的信息抽取和知識(shí)融合的學(xué)術(shù)論文也開始。
在他看來，知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)與推理也取得了很多進(jìn)展，大家開始研究知識(shí)表示學(xué)習(xí)在多模態(tài)數(shù)據(jù)上的應(yīng)用，即結(jié)合文本、知識(shí)圖譜、圖像或者視頻的知識(shí)表示學(xué)習(xí)，以及基于知識(shí)表示學(xué)習(xí)的推理。
知識(shí)圖譜從以前研究與產(chǎn)業(yè)界脫鉤，到現(xiàn)在領(lǐng)域知識(shí)圖譜成為研究的重點(diǎn)，開始面向解決實(shí)際的問題。比如最近司法知識(shí)圖譜的構(gòu)建出現(xiàn)了不少研究成果。另外，知識(shí)圖譜用于解決問答、推薦系統(tǒng)、圖像理解方面的論文也不斷在增加。
同時(shí)，知識(shí)圖譜在不同行業(yè)也得到了廣泛應(yīng)用，領(lǐng)域知識(shí)圖譜成為企業(yè)的迫切需求。例如，金融領(lǐng)域中的信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)控制、反欺詐問題；醫(yī)療領(lǐng)域中的智能問診問題。從通用知識(shí)圖譜到領(lǐng)域知識(shí)圖譜，知識(shí)圖譜開始在越來越廣泛、復(fù)雜的場(chǎng)景中落地并解決實(shí)際問題。
“在醫(yī)療、電商、金融、軍工、電力、司法、教育、公安、石油這幾個(gè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜已經(jīng)落地并且取得了突出成果?！逼峁鹆终劦?。知識(shí)圖譜可以幫助這些領(lǐng)域的公司或研究機(jī)構(gòu)更好地處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，也就是說可以提供一個(gè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型并且可以靈活地集成和關(guān)聯(lián)這些數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
知識(shí)圖譜的產(chǎn)學(xué)研需要有一個(gè)整體規(guī)劃，這也是我一直在實(shí)踐的。
首先需要了解產(chǎn)業(yè)界對(duì)知識(shí)圖譜的需求，知道知識(shí)圖譜可以解決什么應(yīng)用問，帶來什么價(jià)值。

其次，通過了解知識(shí)圖譜落地的挑戰(zhàn)，確定知識(shí)圖譜的研究課題。從短期和長(zhǎng)期來看，短期課題是要解決產(chǎn)業(yè)界急迫的問題，

比如少量標(biāo)注情況下的信息抽取方法的研究；而長(zhǎng)期課題是面向三年之后可能對(duì)知識(shí)圖譜落地有用的技術(shù)，比如無(wú)標(biāo)注場(chǎng)景下的信息抽取技術(shù)。

最后，讓知識(shí)圖譜技術(shù)可以快速普及。

分享題目：人工智能時(shí)代知識(shí)圖譜的應(yīng)用
文章出自：http://aaarwkj.com/news27/136177.html

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