星環科技楊一帆：知識圖譜的構建之路我們只走完了前半程

{"type":"doc","content":[{"type":"blockquote","content":[{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"作爲人工智能的一個重要研究領域，知識圖譜的研究和發展已經走過了最初級的階段。那麼，知識圖譜解決哪些其他技術無法解決的問題呢？它又面臨着哪些新的挑戰？"}]}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":2},"content":[{"type":"text","text":"知識圖譜人工和自動化構建各有利弊"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"作爲人工智能的一個重要研究領域，知識圖譜的研究和發展已經走過了最初級的階段。2012-2013 年左右，谷歌 Knowledge Graph 產品的初步成形，開啓了知識圖譜時代。但實際上再往前看，知識圖譜技術的早期落地成果是知識庫，甚至 Web 2.0 的一些內容也屬於早期落地案例之列。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"從知識圖譜的構建技術來看，它主要包含四個階段：信息抽取、信息融合、信息推理和信息決策。在整個發展過程中，它經歷了從人工羣體智慧構建到自動獲取構建的過程。對於現在的行業來講，在構建知識圖譜過程中，可能會遇到以下三種情況：第一種情況是數據比較少，沒有信息，行業的數字化應用程度不夠；第二種情況是信息特別多，但是這些信息被分割存儲在不互通的各個部門中，這時候就會很容易出現數據孤島的情況；第三種就是信息過於冗雜，我們需要從紛繁的信息中剔除掉非常多的噪音和無效的信號。針對這些問題，不同方式構建的知識圖譜其實各有利弊。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"對於人工構建知識圖譜，它的好處可以簡單地概括成三個特性："}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}}]}