知識(shí)圖譜技術(shù)作為一門新興的技術(shù)，是人工智能技術(shù)的重要組成部分，其建立的具有語義處理能力與開放互聯(lián)能力的知識(shí)庫(kù)，可在智能搜索、智能問答、個(gè)性化推薦等智能信息服務(wù)中產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值。就覆蓋范圍而言，知識(shí)圖譜也可分為通用知識(shí)圖譜和行業(yè)知識(shí)圖譜。通用知識(shí)圖譜注重廣度，強(qiáng)調(diào)融合更多的實(shí)體，較行業(yè)知識(shí)圖譜而言，其準(zhǔn)確度不夠高，并且受概念范圍的影響，很難借助本體 庫(kù)對(duì)公理、規(guī)則以及約束條件的支持能力規(guī)范其實(shí)體、屬性、實(shí)體間的關(guān)系等。通用知識(shí)圖譜主要應(yīng)用于智能搜索等領(lǐng)域。行業(yè)知識(shí)圖譜通常需要依靠特定行業(yè)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建，具有特定的行業(yè)意義。行業(yè)知識(shí)圖譜中，實(shí)體的屬性與數(shù)據(jù)模式往往比較豐富，需要考慮到不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景與使用人員。我國(guó)對(duì)于中文知識(shí)圖譜的研究已經(jīng)起步，并取 得了許多有價(jià)值的研究成果。

知識(shí)圖譜在于對(duì)各對(duì)象實(shí)體關(guān)系、屬性的鏈接，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，幾乎任何實(shí)體都能通過一系列的關(guān)系屬性去連接到一起，那么我們就能通過知識(shí)圖譜的搭建，去尋找之間的關(guān)系，進(jìn)行一系列的推理，去預(yù)測(cè)某些知識(shí)。因此，在現(xiàn)代社會(huì)中， 知識(shí)圖譜在許多領(lǐng)域都能很好地發(fā)揮作用，近年來吸引了大量的研究。例如北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室張華平教授研發(fā)的KGB知識(shí)圖譜引擎，采用語義智能分析技術(shù)從結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中抽取各類知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)，推理并實(shí)現(xiàn)核查檢驗(yàn)。

教育領(lǐng)域

在教育行業(yè)中，知識(shí)圖譜可以通過實(shí)體間的關(guān)系，來對(duì)學(xué)習(xí)路徑做一個(gè)很好的規(guī)劃。我們經(jīng)常談?wù)搨€(gè)性化教育、因材施教的理念。其核心在于理解學(xué)生當(dāng)前的知識(shí)體系，而且這種知識(shí)體系依賴于我們所獲取到的數(shù)據(jù)比如交互數(shù)據(jù)、評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)、互動(dòng)數(shù)據(jù)等等。為了分析學(xué)習(xí)路徑以及知識(shí)結(jié)構(gòu)，我們則需要針對(duì)于一個(gè)領(lǐng)域的概念知識(shí)圖譜，簡(jiǎn)單來講就是概念拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。比如為了學(xué)習(xí)邏輯回歸則需要先理解線性回歸;為了學(xué)習(xí)CNN，得對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有所理解等等。所有對(duì)學(xué)生的評(píng)測(cè)、互動(dòng)分析都離不開概念圖譜這個(gè)底層的數(shù)據(jù)。

證券領(lǐng)域

在證券領(lǐng)域，我們經(jīng)常會(huì)關(guān)心比如“一個(gè)事件發(fā)生了，對(duì)哪些公司產(chǎn)生什么樣的影響?” 比如有一個(gè)負(fù)面消息是關(guān)于公司1的高管，而且我們知道公司1和公司2有種很密切的合作關(guān)系，公司2有個(gè)主營(yíng)產(chǎn)品是由公司3提供的原料基礎(chǔ)上做出來的。其實(shí)有了這樣的一個(gè)知識(shí)圖譜，我們很容易回答哪些公司有可能會(huì)被這次的負(fù)面事件所影響。當(dāng)然，僅僅是“有可能”，具體會(huì)不會(huì)有強(qiáng)相關(guān)性必須由數(shù)據(jù)來驗(yàn)證。所以在這里，知識(shí)圖譜的好處就是把我們所需要關(guān)注的范圍很快給我們?nèi)Χā＝酉聛淼膯栴}會(huì)更復(fù)雜一些，比如既然我們知道公司3有可能被這次事件所影響，那具體影響程度有多大? 對(duì)于這個(gè)問題，光靠知識(shí)圖譜是很難回答的，必須要有一個(gè)影響模型、以及需要一些歷史數(shù)據(jù)才能在知識(shí)圖譜中做進(jìn)一步推理以及計(jì)算。

領(lǐng)域知識(shí)圖譜目前在很多行業(yè)中已經(jīng)發(fā)揮越來越重要的作用，技術(shù)上的挑戰(zhàn)也有不斷的進(jìn)展，未來還會(huì)有更多的領(lǐng)域知識(shí)圖譜落地，幫助推動(dòng)行業(yè)應(yīng)用的智能化。

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KGB知識(shí)圖譜引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然語言理解、漢語詞法分析，采用KGB語法從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化文檔中抽取各類知識(shí)，大數(shù)據(jù)語義智能分析與知識(shí)推理，深度挖掘知識(shí)關(guān)聯(lián)，實(shí)時(shí)構(gòu)建知識(shí)圖譜。

KGB知識(shí)圖譜引擎核心技術(shù)與特色包括KGB知識(shí)抽取、語義智能分析、語義搜索等技術(shù)，基于漢語詞法分析的基礎(chǔ)上，采用KGB語法實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的知識(shí)生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。