知識圖譜
關注創建者：龍騰AI技術 創建時間：2022-10-18
知識圖譜的視頻教程
EasiMotor Online軟件專場培訓（EasiMotor Online軟件介紹）
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知識圖譜的實例教程
知識圖譜知識點：
一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發展史——從框架、本體論、語義網、鏈接數據到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質和價值
1.4知識圖譜VS傳統知識庫VS關系數據庫
1.5經典的知識圖譜
1.5.1經典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知識庫
1.5.2行業知識圖譜：
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫學知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應用
2.1知識圖譜應用場景
2.2知識圖譜應用簡介
2.2.1知識圖譜在數字圖書館上的應用
2.2.2知識圖譜在國防、情報、公安上的應用
2.2.3知識圖譜在金融上的應用
2.2.4知識圖譜在電子商務中的應用
2.2.5知識圖譜在農業、醫學、法律等領域的應用
2.2.6知識圖譜在制造行業的應用
2.2.7知識圖譜在大數據融合中的應用
2.2.8知識圖譜在人機交互（智能問答）中的應用
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
a.語義網絡 b.產生式規則 c.框架系統 d.描述邏輯 e.本體 f.RDF和RDFS
g.OWL和OWL2 Fragments h.SPARQL查詢語言
i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學
3.5知識表示和知識建模實踐
1.三國演義知識圖譜的表示和建模實踐案例
2.學術知識圖譜等
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
a.實體識別 b.關系抽取 c.事件抽取
4.2數據采集和獲取
4.3面向結構化數據的知識抽取
a.D2RQ b.R2RML
4.4面向半結構化數據的知識抽取
展開 一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發展史——從框架、本體論、語義網、鏈接數據到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質和價值
1.4知識圖譜VS傳統知識庫VS關系數據庫
1.5經典的知識圖譜
1.5.1經典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知識庫
1.5.2行業知識圖譜：
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫學知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應用
2.1知識圖譜應用場景
2.2知識圖譜應用簡介
2.2.1知識圖譜在數字圖書館上的應用
2.2.2知識圖譜在國防、情報、公安上的應用
2.2.3知識圖譜在金融上的應用
2.2.4知識圖譜在電子商務中的應用
2.2.5知識圖譜在農業、醫學、法律等領域的應用
2.2.6知識圖譜在制造行業的應用
2.2.7知識圖譜在大數據融合中的應用
2.2.8知識圖譜在人機交互（智能問答）中的應用
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
a.語義網絡 b.產生式規則 c.框架系統 d.描述邏輯 e.本體 f.RDF和RDFS
g.OWL和OWL2 Fragments h.SPARQL查詢語言
i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學
3.5知識表示和知識建模實踐
1.三國演義知識圖譜的表示和建模實踐案例
2.學術知識圖譜等
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
a.實體識別 b.關系抽取 c.事件抽取
4.2數據采集和獲取
4.3面向結構化數據的知識抽取
a.D2RQ b.R2RML
4.4面向半結構化數據的知識抽取
a.基于正則表達式的方法 b.基于包裝器的方法
展開 知識圖譜知識點：
一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發展史——從框架、本體論、語義網、鏈接數據到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質和價值
1.4知識圖譜VS傳統知識庫VS關系數據庫
1.5經典的知識圖譜
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫學知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應用
2.1知識圖譜應用場景
2.2知識圖譜應用簡介
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學
3.5知識表示和知識建模實踐
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
4.2數據采集和獲取
4.3面向結構化數據的知識抽取
4.4面向半結構化數據的知識抽取
4.5.面向非結構化數據的知識抽取
4.6.知識挖掘
4.7知識抽取上機實踐
五、知識融合
5.1知識融合背景
5.2知識異構原因分析
5.3知識融合解決方案分析
5.4.本體對齊基本流程和常用方法
5.5實體匹配基本流程和常用方法
5.6 知識融合上機實踐
六、存儲與檢索
6.1.知識圖譜的存儲與檢索概述
6.2.知識圖譜的存儲
6.3.知識圖譜的檢索
6.4.上機實踐案例：利用GraphDB完成知識圖譜的存儲與檢索
七、知識推理
7.1.知識圖譜中的推理技術概述
7.2.歸納推理：學習推理規則
上機實踐案例：利用AMIE+算法完成Freebase數據上的關聯規則挖掘
7.3.演繹推理：推理具體事實
7.4.基于分布式表示的推理
7.5.上機實踐案例：利用分布式知識表示技術完成Freebase上的鏈接預測
八、語義搜索
8.1.語義搜索概述
8.2.搜索關鍵技術
8.3.知識圖譜搜索
展開 未來，知識圖譜領域基礎共性及關鍵技術標準將不斷涌現，依托正在研制的知識圖譜技術架構等標準，通過聚焦核心標準化需求逐步建立基本的知識圖譜標準體系并孵化典型行業中的知識圖譜應用標準，形成國際標準、國家標準、行業標準和團體標準良性互動的局面。
4、技術開發與應用相關建議
（1）加強知識圖譜核心關鍵技術支持與突破：
突破知識圖譜基礎理論及關鍵核心技術瓶頸，以算法為核心，以數據和硬件為基礎，以大規模知識庫的構建與應用為導向，實施重大關鍵技術攻關工程。
（2）加強知識圖譜優秀解決方案/產品展示與推廣：
通過梳理知識圖譜在典型行業的優秀案例并形成案例集，建設開放性實驗室，推出優質培訓課程等方式加強知識圖譜優秀平臺或產品的展示與推廣，打破知識圖譜開發企業、研究院所、高校與各領域企業間的溝通屏障。
（3）加強通用和領域知識圖譜開放平臺建設：
開放的通用知識圖譜和領域知識圖譜平臺是推動知識圖譜技術在各行業融合應用的重要基礎設施，能夠避免企業在建設知識圖譜過程中從零開始或重復建設，也可降低知識圖譜項目實施方的設計開發成本。
展開 無人系統在執行任務的飛行及停機維修過程中，積累了大量的結構化數據(狀態監控數據)、半結構化數據(日志文件)和非結構化數據(圖片、文檔、視頻)，知識圖譜技術可以有效利用這些數據構建高質量的知識庫。借鑒通用知識圖譜構建的一般流程，給出了無人系統知識圖譜體系構架，構建流程如圖3所示。
圖3 無人系統知識圖譜體系構架
由圖3可知，無人系統知識圖譜主要由知識抽取、知識融合和知識加工三大部分組成。無人系統的知識抽取，通過無人系統飛行時的狀態參數、運動參數的結構化、半結構化或非結構化信息抽取實體、屬性及其關系，并且將這些信息以三元組的形式存儲到知識庫中。無人系統知識融合，對無人系統知識庫的冗余和錯誤信息通過實體消歧、實體對齊等方法進行整合、消歧，進而提升無人系統知識庫的質量。無人系統知識加工，借助知識推理，推斷出缺失事實，構建本體關系，通過質量評估，確保知識庫的知識不會產生矛盾和不一致性。
2 無人系統故障知識圖譜的關鍵技術
無人系統知識圖譜構建方式主要有自底向上(bottom-up)和自頂向下(top-down)兩種。自底向上是通過知識抽取得到實體、屬性及其關系，并通過數據驅動的自動化方式構建本體，進而構建知識圖譜；自頂向下是先構建頂層本體與數據模式，然后通過實體將其豐富，進而形成知識庫。目前，知識圖譜的構建大多采用自底向上的方式，但無人系統故障知識圖譜是領域知識圖譜，涉及知識范圍較窄，本文采用自底向上和自頂向下相結合的方式構建無人系統知識圖譜。
2.1 知識抽取
知識抽取(knowledge extraction)是從開放的無人系統數據(半結構化數據、非結構化數據)自動化或人工抽取知識單元，知識單元包括實體、關系及其屬性，顯然，知識抽取由實體抽取、關系抽取和屬性抽取三部分組成。
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人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
從優化方向來看，前端可考慮升級至Vue 3配合TypeScript以提升代碼健壯性，引入ElasticSearch可增強全文檢索能力，增加知識圖譜可視化展示有助于知識關系洞察，優化大文件分片上傳體驗則能改善大文檔的處理效率。
戴西NexAI面向工業研發領域建立了體系化的人工智能技術架構——底層多模態的數據整合，基于知識圖譜建立數據邏輯關聯關系，打通企業數據的底層連接，再通過多智能體協同，把AI能力嵌入設計、仿真、研發、生產管理的每一個具體環節，面向工業研發場景提供一套健全的智能體工作環境。
當然了，能否實現“10倍提效”，取決于企業自身的數據治理水平。
參展范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
參展范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
用戶通過自然語言指令，實現智能生成數據模型
通過對知識圖譜的學習，AI智能體能夠在不同車型項目間 “舉一反三”。每一次使用，平臺都會精準記錄工程師的設計過程步驟、調整行為、選擇偏好和設計反饋等信息，并將其沉淀為知識圖譜，反哺AI模型訓練。
展品范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
當產線檢測到某齒輪尺寸超差時，不良模式 Agent1 秒匹配“尺寸偏差類型”，同步調取該齒輪的歷史不良記錄；
● 與此同時處置方案Agent立即推送 “返工調整機床參數” 的方案，并自動生成工單發送至機加工車間；
● 同時，根因分析 Agent聯動機床運行數據，發現是 “主軸溫度過高導致的熱變形”，隨即觸發預防措施 Agent，推送 “主軸溫度實時監控” 的設備改造建議；
● 持續優化：系統將每次處置數據回傳至知識圖譜
數據治理）、算法基礎（AI模型架構、AI算法架構）
2、人工智能應用層：AI+能源/儲能、AI+零售、AI+直播、AI+智慧城服、AI+泛安防、AI+教育、AI+醫療、AI+交通、AI+家居AI+物流、AI+工業、AI+建筑、AI+農業、AI+政務、AI+影視傳媒、AI+游戲、AI+泛互聯網
3、人工智能技術層：AI開放平臺、AI云開放平臺、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜
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