知识图谱作为一门学问,绝不是用个图数据库写几条查询,或者用规则写一个表格的提取,就可以称为成功的运用的。
和所有的学科一样,都需要长期的艰苦的努力,在充分了解前人成果的基础上,才有可能做出一点点成绩。知识图谱作为人工智能(AI)的一个分支,和AI的其他分支一样,它的成功运用,都是需要知道它的所长,更需要知道它的所短的。
特别是AI各个学派林立,经验主义(机器学习)、连接主义(神经网络)、理性主义(知识工程)、行为主义(机器人)各个方法的优劣,倘若不能有纵览的理解,也难以做正确的技术选型,往往盲目相信或者排斥一种技术。AI是一个极端需要广阔视野的学科。
知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术,即使想有小成,也需要几年的功夫探索。如下所列,应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功:知道Web的发展史,了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。
(我把这个列第一条,是我的偏见——但我认为这是最重要的一个insights)知道RDF,OWL,SPARQL这些W3C技术堆栈,知道它们的长处和局限。会使用RDF数据库和推理机。
了解一点描述逻辑基础,知道描述逻辑和一阶逻辑的关系。知道模型论,不然完全没法理解RDF和OWL。
了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime。
最好再知道一点逻辑程序(Logic Programming),涉猎一点答集程序(Answer Set Programming),知道LP和ASP的一些小工具。这些东西是规则引擎的核心。
如果不满足于正则表达式和if-then-else,最好学一点这些。
知识图谱作为一门学问,绝不是用个图数据库写几条查询,或者用规则写一个表格的提取,就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样,都需要长期的艰苦的努力,在充分了解前人成果的基础上,才有可能做出一点点成绩。
知识图谱作为人工智能(AI)的一个分支,和AI的其他分支一样,它的成功运用,都是需要知道它的所长,更需要知道它的所短的。特别是AI各个学派林立,经验主义(机器学习)、连接主义(神经网络)、理性主义(知识工程)、行为主义(机器人)各个方法的优劣,倘若不能有纵览的理解,也难以做正确的技术选型,往往盲目相信或者排斥一种技术。AI是一个极端需要广阔视野的学科。
知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术,即使想有小成,也需要几年的功夫探索。如下所列,应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功:
知道Web的发展史,了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。(我把这个列第一条,是我的偏见——但我认为这是最重要的一个insights)
知道RDF,OWL,SPARQL这些W3C技术堆栈,知道它们的长处和局限。会使用RDF数据库和推理机。
了解一点描述逻辑基础,知道描述逻辑和一阶逻辑的关系。知道模型论,不然完全没法理解RDF和OWL。
了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime。
最好再知道一点逻辑程序(Logic Programming),涉猎一点答集程序(Answer Set Programming),知道LP和ASP的一些小工具。这些东西是规则引擎的核心。如果不满足于正则表达式和if-then-else,最好学一点这些。
知识图谱,也称为科学知识图谱,它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。为学科研究提供切实的、有价值的参考。
知识图谱(Mapping Knowledge Domain)也被称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说,知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来,揭示知识领域的动态发展规律,为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止,其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果,但它在我国仍属研究的起步阶段。
知识图谱(Knowledge Graph/Vault)又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。为学科研究提供切实的、有价值的参考。
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