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#楼主# 2020-7-23

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知识图谱经历了由人工和群体知会构建,到面向互联网数据利用机器学习和信息抽取技术自动获取的过程。其发展过程中的不断演化使得知识图谱相较于早起的技术有了更多不同点。与最早的科学知识图谱相比,现在的知识图谱是动态的,在不同的时间段,各个节点之间的关系是不断更新迭代的。下面从与早的语义网络、知识库、数据基础3个方面相比,来阐述知识图谱的优势。

与早期的语义网络相比:
1)知识图谱更关注实体间的关联,早期的语义网络主要是对自然语句的表示(如谓词分析等),而只是图谱则强调实体自身的属性,以及与实体时间的相互关联,更加符合知识的表示和应用。
2)自动抽取,快速构建。早期的语义网络主要靠人工方式来进行构建,而知识图谱,可以从半结构化、非结构化的数据中自动抽取得到;
3)强调知识间的融合。

与早期的知识库相比:
1)描述更加客观,知识图谱在针对实体属性的分析过程中,可以消除很多主观因素的影响,更具客观性;
2)知识发现能力更加深度,知识图谱不仅呈现实体的概况,更揭示了实体背后隐含的关系、规律和趋势,从而产生新的事实,即新的知识。
3)知识学习能力更强,知识图谱利用交互式机器学习技术,支持基于推理、纠错、标注等交互动作的学习能力,不断沉淀知识逻辑和模型,提高系统的智能性,降低用户在使用时对经验的依赖。

与传统数据技术比较:
1)关系的表达能力更强;
2)数据的反馈速度更快;





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