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知识|AI知识图谱，让我撸到了一只「天山上的雪豹」( 二 )


当然 ， 除此之外 ， 物理世界中还存在很多隐性或复杂的关系 。 通过不同关系的挖掘 ， 每一个与姚明相关的实体 ， 都能连接更多实体 ， 整个语义网络便得以成倍延伸 ， 知识图谱也愈发丰富庞大 。
知识|AI知识图谱，让我撸到了一只「天山上的雪豹」
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总结来看 ， 知识图谱具有以下特点：
知识图谱是一种特殊的图数据：是带标记的有向属性图 。
知识图谱是一种人类可识别且对机器友好的知识表示：采用了人类容易识别的字符串来标识各元素；同时 ， 可以很容易地被计算机识别和处理 。
知识图谱自带语义、蕴涵逻辑含义和规则：结点对应现实世界中的实体或者概念 ， 每条边或属性也对应现实中的一条知识；可以根据人类定义的规则 ， 推导出知识图谱数据中没有明确给出的知识 。
那么回到「神秘雪豹在哪里」 ， 知识图谱是如何具体实现其功能的呢？
腾讯云小微的「AI知识大脑」
能够让这款小程序展现的知识 ， 如此一目了然、深入人心 ， 离不开腾讯云小微AI知识图谱的强大能力 。
但其实 ， 这种能力在「神秘雪豹在哪里」的展现知识冰山一角 。
以今年腾讯全球数字生态大会中与真人一起同台亮相的「AI助手」那笙为例 ， 便可对其更加了解 。
通过视频可以看到 ， AI助手即便面对「可令怕」这般新型流行词 ， 都能够迅速「猜到」是killing part 。
而后再以“夏令营活动”为「中心」 ， 顺着中代表着“可令怕”关系的「边」 ， 找到“回归大自然”、“享受冒险与挑战”、“露营看星星”等「节点」 。
就像是赋予了AI助手真正的知识大脑一般 。
在这个过程中 ， 体现了腾讯云小微AI知识图谱的三方面能力 。
首先 ， 是知识抽取 。
知识抽取 ， 是指从半结构/非结构化的文件中 ， 通过自然语言理解（NLP）的技术 ， 能够抽取出：
这段话里所描述的实体是什么？实体的关系是什么？实体的属性是什么？
最后 ， 将抽取出的知识要素 ， 以SPO三元组的形式展现出来 。
（注：SPO三元组 ， 即主语-谓语-宾语三元组 ， 是用来表示事物的一种方法和形式 。 ）
腾讯云小微知识图谱平台 ， 支持从丰富的行业数据中抽取出行业信息 ， 助力行业伙伴构建行业专属的知识图谱 。
其次 ， 是知识融合 。
经历上一个「知识抽取」过程后 ， 实体、关系以及各类属性信息就像是一些杂乱无章的拼图；此外 ， 由于知识的质量不一、来源不同 ， 会存在一些干扰拼图 。
在实际应用中 ， 来自各行各业的数据、知识 ， 更是存在这样的问题 。
知识融合的作用 ， 就是将这些良莠不齐的知识 ， 分类规整好——将来自不同知识库的同一实体融合在一起 。
为了打破各行业间的知识孤岛 ， 腾讯云小微以自有的海量通用知识为中心 ， 通过实体链接、属性融合等多种「知识融合」技术 ， 连接各行业的知识图谱 。
最后 ， 是关联多源异构的行业数据 。
在经过上述的两个步骤之后 ， 要想实现形成更灵活的知识大脑 ， 还需要经历一个关联的过程 。
这全靠腾讯云小微将多源异构的行业数据 ， 诸如不同行业的文件、表格、音频、视频 ， 全链接到「知识图谱」中 ， 从而赋予AI助手更丰富的能力 ， 例如深度问答、主动推荐等 。
此外 ， 大规模知识库的构建与应用 ， 还少不了「知识更新」等技术的支持 。
……
这便是腾讯云小微AI知识图谱体现的强悍技术硬实力 。
而通过这样的技术 ， 让「神秘雪豹在哪里」和「那笙」在科普和AI助手上应用 ， 也不难看出知识图谱所拥有的潜在且广泛的应用价值 。
AI知识图谱的价值与未来
进入互联网时代以来 ， 人类世界所产生的数据量呈现爆炸式增长 。
如何将海量、异构、动态的大数据 ， 加以表达、组织、管理、利用 ， 是一个急需且必须解决的问题 。


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