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�!text�!2�!
�!3.4.1 神经网络+答案特征
针对无根据图到语义查询图的映射环节 ， 最先
由 STAGG 系统
[27]
使用 CNN 模型完成关系映射 ； STF
系统
[88]
与 STAGG 系统的不同在于使用 MCCNN 完成
关系映射 ， 实验证明 MCCNN 比 CNN 更适合关系的
特征抽取 。
3.4.2 神经网络+问题特征+图特征
针对语义查询图的排序环节 ， Bao 等人
[89]
使用
CNN 对问题和语义查询图进行编码并完成相似度分
析 ； Luo 等人
[90]
使用 BiGRU（ bi-directional gate recurrent
unit） 完成上述工作 ； Maheshwari 等人
[40]
使用自注意力
的槽位匹配方法进行排序 。
GGNN（ gate graph neural networks） 系统
[36]
使用
与 STAGG 完全相同的图生成框架 ， 但在 STAGG 基
础上使用 CNN 与 GGNN 分别对问题和语义查询图
进行向量化 ， 使用所得两向量乘积代表的相似度打
分作为排序依据 。
以问题 “ What was the first Taylor Swift album?”
为例 ， 如图 20 所示 ， CNN 将问题映射到长度固定为
dw 的向量表示 。 在问题序列首尾加入特殊开始和结
尾标记 ＜ s＞ 和 ＜ f＞ ， 使用 |Lw| ×dw 矩阵 W 将问题序
列转换为嵌入向量 ， 其中 Lw 为词汇表 ， 以后各词嵌入
向量输入双层 CNN+Pooling 层 ， 连接全连接层 H 得
到最终表示向量 vq 。
GGNN 如图 21 所示抽取图中各节点与边的类型
标签 ， 将它们切分为字符序列 ， 并使用矩阵 W 获得标
签的词向量表示 hl 。
之后使用矩阵 A∈R
|V|×2|V|
与 A′∈R
|V|×2|R|
表示图信
息 ， 其中 V 为节点集合 ， R 为关系集合 ， A 表示节点
间的连接信息 ， A′表示边的方向类型信息 。 获得这
些信息后 ， 首先将每个节点和边的向量表示求和 ， 然
后 使用非线性变换 ， 迭代得到图中代表答案的变量
节点向量表示 ， 将结果输入全连接层及线性整流函
数 （ rectified linear unit， ReLU） ， 获得答案节点的最终
向量表示 vg 。
在获得答案节点向量表示 vg 与问题向量表示 vq
后 ， 通过余弦相似度分析得到最优语义查询图 ， 并转
换为相应的查询语句 。
Xu 等人
[91]
在编码端进行改进 ， 同时结合问题的
词序 、 依存句法以及成分句法的分析结果作为输入 ，
对问题进行编码并获得 性能提升 。
Fig.20 Mapping structure of CNN
˝…20 CNN Ó‡Éä‰Æ„„
Fig.21 Representation of label vector
˝…21 –Œ˙'·˚ˇò`¿–í˚¾
1855
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
3.4.3 剪枝 +集束搜索
此方法为一类特殊的实现 。Lan 等人
[43]
通过控
制查询图的生成过程处理复杂多约束 、多关系问
题。对于单关系多约束问题 ，在查询图生成阶段 ，每
获得一个约束就对应进行图剪枝操作 ；对于复杂多
关系问题 ，则使用集束搜索在扩展关系时仅考虑最
佳关系而非全部关系 ，进而减少搜索空间 。
3.5 基于神经网络的信息检索
该类方法主要使用神经网络模型完成候选答案
排序和关系匹配，或使用外部知识完成候选答案排序。
3.5.1 神经网络 +候选排序
传统信息检索方法的核心要点是检索主题实体
在KG 上的相邻实体作为候选答案 ，通过排序获得最
终答案。
本小节所述系统使用神经网络模型提升排序环
节的性能 。其中 MCCNNs 系统
[92]
使用 MCCNN 卷积
得到问题答案路径 、类型、上下文 3 类特征，并学习候
选答案的嵌入向量表示 ，将两者同时作为评分函数
的输入获得相似度评分 ；Hao 等人
[93]
使用交叉注意力
机制表示问题与候选答案 。实验结果显示交叉注意
力机制的效果优于 MCCNN 。
3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
[35]
将关系名以关系名本身与组成关系的
单词两级表示 ，使用BiLSTM 进行编码并排序 。
本小节模型较为多样 ，模型呈现出复杂度递增
的趋势 。Mohammed 等人
[94]
评测深度学习与传统方(g
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�#text�#2�#
�"机制表示问题与候选答案 。实验结果显示交叉注意
力机制的效果优于 MCCNN 。
3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
[35]
将关系名以关系名本身与组成关系的
单词两级表示 ，使用BiLSTM 进行编码并排序 。
本小节模型较为多样 ，模型呈现出复杂度递增
的趋势 。Mohammed 等人
[94]
评测深度学习与传统方
法的效果差异 ，探寻深度学习对 KGQA 的有效贡献 ，
关注简单问题的回答 ，将问题处理环节分解为实体
检测、实体链接、关系预测与特征组合 4 步。
接着使用 SimpleQuestions 数据集对各子环节及
系统整体组合效果进行评测 。整体流程如图 22 所
示。实体检测环节，BiLSTM 与条件随机场（conditional
random fields，CRF）分别实现 93.1% 与 90.2% 的 F1
值；结合实体链接方法后 ，两者整体 R@1 分别为
67.8%与66.6%；关系预测环节 ，BiGRU、CNN 与逻辑
回归（logical regression ，LR）的 R@1 分别为 82.3% 、
82.8%和74.7%；系统整体的预测准确率中 ，BiLSTM+
BiGRU 的表现最好 ，为74.9%，CRF+B iGRU 的表现
次之，为73.7%，而CRF+LR 的准确率为 69.9%。
由上可知，对于简单问题的 KGQA 而言，传统规
则模板方法有能力取得与深度学习方法相近的准确
率，深度学习方法的实验结果更优 ，但没有与传统规
则模板方法拉开明显的差距 。
3.5.3 神经网络 +候选排序 +外部信息
本小节介绍使用外部知识回答问题的方法 。
MCCNN 系统
[28]
结合主题实体对应的维基百科
（Wikipedia）页面信息 ，过滤系统返回的不正确答案 ；
Talmor 等人
[38]
使用计算树（computation tree）分析问
题语义并分解为多个子问题 ，同时从 KG 和搜索引擎
中提取子问题答案 ，最后将各子问题答案取交集获
得最终答案 ；GRAFTNet 系统
[37]
提出问题表示图 ，用
于确定答案在 KG 与文本数据中的存在情况 。
表3 给出了基于深度学习方法的小结 。知识图
谱嵌入方法作为所有深度学习方法的基础 ，对简单
问题使用问题答案相似度比对的方法获得答案 ；记
忆网络方法通过记忆模块与知识图谱嵌入的结合 ，
实现简单问题问答性能的进一步提升 ，记忆网络结
构具有较大的扩展性 ；基于神经网络的语义解析与
信息检索方法在简单问题处理方面的性能基本接
近，区别在于是否可生成查询语句 ，在复杂问题方
面，基于神经网络的语义解析在近几年产生了程序
归纳方法 ，而基于神经网络的信息检索在该方向目
前进展较少 ；基于神经网络的查询图目前为较理想
的方法，可同时处理简单问题与复杂问题 ，但其在搜
索空间的缩减方面仍有待提高 。
表4 汇总了本文介绍的所有知识图谱问答方法 ，
包括每种方法的文献和原理描述 。
Fig.22 Evaluation flow
˝…22 ˘À†â`÷‡Ì
1856
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
Table 3 Summary of deep learning based methods
表 3 基于深度学习的方法小结
类型
知识图谱
嵌入
记忆网络
基于神经
网络的语
义解析
基于神经
网络的查
询图
基于神经
网络的信
息检索
优点
无需使用任何人工定
义的特征参与运算
扩展组合性较强 ，可
灵活修改各组件功能
特性
具有良好的简单问题
处理能力 ，以及一定
的复杂问题处理能力
具有复杂多跳和多限
制问题的处理能力
对简单问题的处理效
果较优
缺点
缺乏对先验知
识的应用
复杂多跳问题
处理能力较低
对复杂多限制
问题的处理能
力较弱
剪枝缩小搜索
空 间 技 术 欠
佳，待排序的
结果冗余
缺少可解释性
方法
知识图谱嵌入
相似度
记忆模块+知识
图谱嵌入
神经网络+知识
图谱嵌入
神经网络+候选
排序
神 经 网 络+ 复
述+候选排序
程序归纳
神经网络模块
组合
神经网络+答案
特征
神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+关系
匹配
神经网络+候选
排序+外部信息
文献
[19,33,41-42,75-77,95]
[24,32,39,78-79]
[21,30,80-81,96]
[82]
[83]
[84-87]
[31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，35，94，100](g
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�"text�"2�"
�"神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+关系
匹配
神经网络+候选
排序+外部信息
文献
[19,33,41-42,75-77,95]
[24,32,39,78-79]
[21,30,80-81,96]
[82]
[83]
[84-87]
[31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，35，94，100]
[28，37-38，101]
描述
计算问题与答案的嵌入向量相似度获得最
优答案
以知识图谱嵌入相似度为基础 ，设计记忆组
件存储 KG，提升候选答案检索能力
使用神经网络获得问题与候选答案的向量
表示，计算相似度
使用神经网络获得答案类型打分作为重要
排序依据
改写问题 ，神经网络分别将“问题-改写”和
“改写-答案”评分作为最终打分
问题转换为可在 KG 上执行的程序序列 ，按
执行顺序检索问题答案
人工预先设计神经网络子模块 ，针对不同问
题组合出不同结构的神经网络模型用以解
析问题语义
使用神经网络表示候选关系 ，与问题做相似
度比较作为关系选择依据 ，构建语义查询图
使用神经网络同时表示问题与语义查询图 ，
评测两者相似度作为语义查询图的选择依
单关系多约束问题与多关系问题分别使用
剪枝操作和集束搜索减小搜索空间
同神经网络 +知识图谱嵌入方法 ，但直接返
回最佳答案
同神经网络 +答案特征方法 ，但直接返回最
佳关系
结合外部信息 ，对候选答案进行筛选或补充
Table 4 Summary of open-domain knowledge graph question answering methods
表 4 开放领域知识图谱问答方法总结
类型
基于规则模
板的方法
基于深度学
习的方法
名称
传统语义解析
传统信息检索
三元组匹配
话语模板
查询模板
知识图谱嵌入
记忆网络
基于神经网络的语义解析
基于神经网络的查询图
基于神经网络的信息检索
文献
[17，23，47-54，68-70]
[20，71]
[22，55-62]
[18，26，34，63-66，72-74]
[25，67]
[19，33，41-42，75-77，95]
[24，32，39，78-79]
[21，30-31，80-87，96]
[27，36，40，43，88-91]
[28-29，35，37-38，92-94，97-101]
描述
同时完成结构和词汇到 KG 的映射
以实体或关系为单位 ，基于特征比较相似度
以三元组为单位 ，基于特征比较相似度
表述语义结构后填充 KG 实体关系使之实例化
按照实体链接 、关系抽取 、候选查询排序的流水线
顺序执行得到查询语句
通过问题与答案的嵌入表示 ，获得答案打分
以知识图谱嵌入为基础 ，引入记忆模块存储 KG
使用神经网络完成传统方法中的映射和排序工作
使用神经网络完成查询图中的实例化和打分工作
使用神经网络完成信息检索中的答案排序工作
1857
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
4 知识图谱问答相关资源
本章首先介绍作为 KGQA 信息源的常用通用领
域知识图谱 ，然后介绍基于这些通用领域知识图谱
的信息构建而成的开放领域问答数 据集。
4.1 通用领域知识图谱
通用领域知识图谱作为问答系统的信息源 ，是
整个系统的核心组件 ，问答效果与知识图谱的信息
质量直接关联 。下述 4 个通用领域知识图谱是开放
领域知识图谱问答常用的 KG。
Freebase 是一个开放共享 、协同构建的大规模数
据库，基于 RDF 三元组模型构建并采用图数据库进
行底层存储 。其知识表示框架主要包含对象 、事实、
类型和属性 4 个要素 ，使用复合值类型 （compound
value types，CVT）来处理多元关系 。
DBpedia 是世界上最大的多领域知识本体之一 ，
也是语义网应用的一个典型范例 。它从维基百科词
条中提取结构化资源 ，增强维基百科搜寻功能 ，并将
其他数据集联结至维基百科 。通过语义技术 ，使维
基百科页面信息获得更多的语义应用 。
YAGO 是一个三元组质量高 、概念覆盖广的链接
数据库，其核心同为维基百科 ，却以较高的准确率将
维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接所得的三元组准确
率平均达 97%。这使得 YAGO 本体既从维基百科的
海量数据获益 ，又利用了 WordNet 清晰的概念分类 。
Wikidata
[103](g
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458650058893557775(d
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2
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;document_id(2&
$842b6180-667a-4ac8-b051-5c225c859011(f
�text�2�
�YAGO 是一个三元组质量高 、概念覆盖广的链接
数据库，其核心同为维基百科 ，却以较高的准确率将
维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接所得的三元组准确
率平均达 97%。这使得 YAGO 本体既从维基百科的
海量数据获益 ，又利用了 WordNet 清晰的概念分类 。
Wikidata
[103]
的目标是构建一个免费开放 、多语
言、任何人或机器都可以编辑修改的大规模链接知
识图谱。Wikidata 起源于维基百科 ，已作为维基百科
的后台支持知识库使用 ，同样以页面作为基本组织
单元，实体代指最顶层的对象 。
4.2 开放领域问答数据集
开放领域问答数据集随着知识图谱问答技术的
发展而不断被开发 ，数据集间的比较如表 5 所示。
Free917
[50]
的问题类型没有限制 ，但以房地产领
域为主，数据形式为（问题，λ-calculus 表达式） ，数据
集的问题通过将 Freebase 的某个属性作为答案 ，人工
提出与之相关的自然语言问题获得 。
WebQuestions 使用Google Suggest API随机获取
以Wh 疑问词开头并仅含单个实体的 10 万个问题，由
AMT（Amazon mechanical turk）工人通过 Freebase 实
体页面的内容回答 。由于采用先提问后解答的问题
构建流程 ，该数据集的问题完全独立于 Freebase ，相
比Free917 更加自然多样化 ，但仅提供问题答案 ，不
提供检索出答案的查询语句 。
SimpleQuestions 以研究系统覆盖面为目的 ，收集
一个纯简单问题的数据集 。数据由统一资源标志符
（uniform resource identifier，URI）标识 ，数据形式为
（主语 URI，关系 URI，宾语 URI） ，每个问题与知识图
谱Freebase 2M
[19]
的一个事实三元组匹配 。
FactoidQuestions
[104]
以SimpleQuestions 作为训练
数据，将Freebase 中的三元组通过神经网络模型自动
转换为自然语言问题 ，得到问答对数据 。该方法所
得问题质量优于模板方法所得质量 ，数据的形式为
（ （主语URI，关系URI，宾语URI） ，问题） 。
ComplexQuestions
[105]
的目标是构建一个多限制
问题数据集 ，测试 KGQA 系统在复杂多限制问题上
Table 5 Comparison of open-domain question answering dataset
表 5 开放领域问答数据集的比较
背景KG
Freebase
DBpedia+YAGO
DBpedia+Wikidata
提供答案
否
是
是
否
数据集
Free917
WebQuestions
SimpleQuestions
FactoidQuestions
ComplexQuestions
WebQuestionsSP
ComplexWebQuestions
GraphQuestions
PathQuestion
QALD
LC-QuAD
问题数
917
5 810
108 442
31 021 369
2 100
4 737
34 689
5 166
7 106
50~500
5 000~30 000
查询形式
λ-calculus
无
三元组
三元组
无
SPARQL
SPARQL
SPARQL
路径
SPARQL
SPARQL
实体数
733
4 525
131 684
未提供
未提供
904 938
未提供
未提供
2 215
383
5 042~21 258
关系数
852
未提供
1 837
未提供
未提供
695
未提供
596
14
378
615~1 310
问题结构
简单
84%简单
[105]
简单
简单
复杂
简单
复杂
复杂
复杂
复杂
复杂
1858
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
的能力 。 创建者分别从 WebQuestions 的训练集和测
试集选取 596 和 326 个问题 ， 从搜索引擎得到 878 个
问 题 ， 从文献 [106]获得 300 个问题组成该数据集 。 该
数据集不提供查询语句 。
WebQuestionsSP
[107]
重新审视语义解析逻辑形式
数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数据集为基础进行创建 。
其中共有 1 073 个 WebQuestions 问题无法提供对应
答案的完整解析 。
ComplexWebQuestions
[108](g
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5��]ܻ��v�"��<�᩼sZ�=�!S���ۼuŋ�q+��)ͻ6�<�gû
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G=�,*<�<x��w�<��=�y<b\���X5<��<�8�<P�%��]ݼv�⼾@�<T1=�[B���<�}<���;��%�L��<2�;�Z�;�FX=�0�<��!=���W�|5{:�%�L�;���<Q�7=�&»M�P�.?��?�95�����#��=�kD=��(�N�L�
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� text� 2� 
� 数据集不提供查询语句 。
WebQuestionsSP
[107]
重新审视语义解析逻辑形式
数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数据集为基础进行创建 。
其中共有 1 073 个 WebQuestions 问题无法提供对应
答案的完整解析 。
ComplexWebQuestions
[108]
从 WebQuestionsSP 数据
集中检索符合条件的 SPARQL 查询 ， 据此自动创建
更复杂的查询 ， 生成 AMT 工人可以理解的查询语句 ，
并由 AMT 工人将查询语句解释为自然语言问题 。
GraphQuestions
[109]
是首个具有明确特征的问题
集 ， 用于考察不同问题特征对问答过程的影响 。 问
题通过 KG 创建的多个查询模板生成对应查询图 ， 保
留高质量的查询图交由众包转换为问题 。
PathQuestion
[110]
以 Freebase 为 KG， 提取彼此为 2
至 3 跳关系的实体及对应路径 ， 利用模板生成问题 。
为提高生成问题的多样性 ， 构建者搜索互联网 、
WebQuestions 和 WikiAnswers
[69]
数据集确定 Freebase
内的同义关系词 ， 改写模板生成的问题 ， 以丰富所生
成问题的词汇丰富度 。
QALD
[111- 115]
是 CLEF（ Conference and Labs of the
Evaluation Forum） 的一项评估子任务 ， CLEF 从 2011
年开始每年举办一次 ， 每次提供多个训练集和测试
集 。 所提供的问题中 ， 复杂多关系和多限制问题约
占 38%。
LC-QuAD
[116-117]
创建一组 SPARQL 模板和种子实
体 ， 提取种子实体对应的 DBpedia 子图 ， 每个子图均
包含 RDF 图中距离种子实体两跳范围内的所有三元
组 ， 使用这些三元组实例化 SPARQL 模板来创建
SPARQL 查询 。
5 知识图谱问答方法评测
本章首先介绍评测 KGQA 系统常用的指标类
型 ， 然后选取 3 个经典的数据集对比不同方法间的性
能差异并进行分析 。
5.1 评测指标
对知识图谱问答系统进行评测时 ， 通常使用 4 种
指标 ： 准确率 、 精度 、 召回率和 F1。 其中除准确率是
以问题集整体为单位进行计算外 ， 其他 3 个指标均以
单个问题为计算单位 。
设系统针对单个问题返回的答案集内存在多个
正确答案 ， 令 Q 为问题集 ， q为问题集内的单个问题 ，
t 为系统预测正确的问题总数 ， ranki 为第 i 个问题对
应答案集中第一个正确答案的排名 ； 对单个问题 q 而
言 ， 令 A 为系统返回答案集 ， G 为黄金标准答案集
（ 每个问题对应的一组预期正确答案 ） ， precj 为系统
返回的答案列表中 ， 自顶向下以第 j 个正确答案为下
界 ， 取下界以上部分为子答案集计算所得的精度 。
5.1.1 准确率
准确率 （ accuracy） 表示系统回答正确的问题数
占问题总数的比例 ， 若单个问题同时拥有多个正确
答案 ， 则视系统同时返回全部答案为正确 。 其计算
公式如下 ：
accuracy(Q)= t
||Q （ 1）
Hits@K 是一个基于准确率进行定义的指标 。 若
按某顺序排列答案列表 ， 前 K 个答案中至少存在一
个正确答案则为 1 hit， 反之没有正确答案则为 0 hit，
最终计算整个问题集的 hit 平均值 。 K 值大小由任务
具体需求人工定义 。
5.1.2 精度
精度 （ precision） 表示对于单个问题而言 ， 系统返
回的正确答案数占系统返回的总答案数的比例 。 其
计算公式如下 ：
precision(q)= |A⋂G|
||A （ 2）
5.1.3 召回率
召回率 （ recall） 表示对于单个问题而言 ， 系统返
回的正确答案数占系统返回的黄金标准答案的比
例 。 其计算公式如下 ：
recall(q)= |A⋂G|
||G （ 3）
5.1.4 F1
F1 值表示精度与召回率的加权平均值 ， 是系统
性能总体水平的综合体现 。 其计算公式如下 ：
F1=2× precision×recall
precision+recall （ 4）
对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K 指标 ， 计算方式同 Hits@K ， 考察范
围 K 由人为指定 ， 皆以系统返回答案列表的前 K 个
答案作为考察范围进行计算 。
1859
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� text� 2� 
� F1=2× precision×recall
precision+recall （ 4）
对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K 指标 ， 计算方式同 Hits@K ， 考察范
围 K 由人为指定 ， 皆以系统返回答案列表的前 K 个
答案作为考察范围进行计算 。
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X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
系统的 F1 有两种计算方法 micro-F 1 和 macro-
F1， 区别在于计算时是否将问题集中尚未回答的问
题的指标考虑在内 。 micro-F 1 通过计算已回答问题
的精度与召回率的平均值获得 ； macro-F 1 则通过同
时计算未回答问题的精度和召回率并取平均值获
得 。 本文使用 marco-F 1 值作为评测指标 。
除了上述 4种指标外 ， 还有两种用于衡量系统返 回
答案集优劣的评测指标 mAP（ mean average precision）
与 MRR（ mean reciprocal rank） ， 答案集的优劣通过正
确答案在答案列表中的相对位置评价 。
5.1.5 mAP
mAP 计算系统返回的答案集内 ， 自顶向下分别
以各正确答案所在位置为下界 ， 取下界以上部分为
子答案集计算所得精度的平均值 。 其计算公式如下 ：
mAP(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
∑
j∈|A⋂G|
precj （ 5）
5.1.6 MRR
MRR 计算答案集内第一个正确答案所在位置的
倒数平均值 。 其计算公式如下 ：
MRR(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
1
ranki
（ 6）
假设以 “ 三原色是哪几种 ?” 和 “ 德国三大汽车品
牌是什么 ?” 两个问题构成一个问题集 ， 问题的黄金标
准答案分别是 “ 绿色 ” “ 红色 ” “ 蓝色 ” 和 “ 奔驰 ” “ 宝马 ”
“ 大众 ” 。 这两个问题与问题集的评测指标值如图 23
所示 。
5.2 指标分析
通过对主流数据集的筛选分析 ， 本文选取 3 个数
据集进行评测 。 通过 4.2 节的描述可知 ， 3 个数据集
各具特点 ： SimpleQuestions 为简单问题数据集 ， 通过
单个三元组即可解答 ， 系统仅需给定候选实体与候
选关系中置信度最高的一个实体和一个关系 ， 即可
构成查询语句并获得宾语答案 ； WebQuestions 含 84%
的简单问题与 16%的复杂问题 ， 可视为复杂问题与简
单问题的折衷 ； 而 ComplexQuestions 全部为复杂问
题 ， 涉及多跳关系与多限制条件 ， 回答难度较大 。
5.2.1 SimpleQuestions
在 SimpleQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 24 所示 。
记忆网络早期方法受记忆网络结构的限制 ， 仅能
解决简单问题且效果一般 。 MemNN
[78]
的设计初衷并
非用于解决开放领域问题 ； MemNNs
[24]
对 MemNN 进
行修 改使得系统更适配于 Freebase 及 SimpleQuestions
数据集 ， 但提升效果一般 ； 对于不使用 KG 预处理技
术的记忆网络方法
[79]
， 其性能指标甚至低于最初的
MemNN 方法 。 可见 ， 将 KG 存储于记忆模块整体检
索的实际效果并不理想 。
如图 24 所示 ， 剩余方法皆与神经网络模型进行
结合且准确率均高于 70.9%。 根据编码器分别在问
题的词级和字符级构建表示的研究可知
[80,96]
， 令编码
器在字符级与词级分别构建问题表示 ， 并分别用于
实体链接与关系抽取环节的效果 ， 比单纯在字符级
构建问题表示完成上述任务的效果好 。
基于神经网络的查询图方法 ， 准确率上限为
72.8%； 单纯使用知识图谱嵌入方法回答问题的准确
率上限为 75.4%； 其余基于神经网络的信息检索方
法 ， 效果普遍更优 。 将神经网络模型抽取的特征用
于候选排序环节或用于实体 、 关系抽取环节 ， 对系统
准 确率的提升效果相近 ， 对于排序环节 ， 使用
MCCNN
[28]
抽取特征的效果较好 ； 对于实体和 关系抽
Fig.23 Example of evaluation metric
˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
取环节 ， 将实体链接与关系抽取视为两个独立环节
的方法
[71](g
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2
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$842b6180-667a-4ac8-b051-5c225c859011(f
�"text�"2�"
�"MCCNN
[28]
抽取特征的效果较好 ； 对于实体和 关系抽
Fig.23 Example of evaluation metric
˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
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陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
取环节 ， 将实体链接与关系抽取视为两个独立环节
的方法
[71]
普遍没有联合抽取方法
[98]
（ 即同时考虑实体
和关系两者与原问句相似度 ） 的效果好 。
5.2.2 WebQuestions
在 WebQuestions 数据集上进行实验的系统 ， 所
得指标如图 25 所示 。
使用直接映射的传统语义解析方法与传统信息
检索方法作为系统实现的性能 ， 基本作为 KGQA 在
此数据集的最低指标 ； 使用复述方法的传统语义解
析可提升一定的效果 ， 但相比深度学习方法对系统
的提升而言 ， 提升幅度较小 。
若单独使用知识图谱嵌入作为 KGQA 的核心方
法进行实现 ， 其效果处于传统语义解析方法中的较
高位置 ， 虽相比传统语义解析方法而言性能提升幅
度不大 ， 但省去了人工参与特征设置的步骤 ， 证明了
深度学习方法的有效性 。
如图 25所示 ， 剩余方法的 F1指标皆不低于 40.8%。
基于模板规则的查询模板方法仍能与基于深度学习
的方法性能相比较 ， F1 最高可取得 52.2%的成绩 ， 想
继续提升性能则可尝试使用神经网络模块 。
Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems
˝…24 SimpleQuestions ˇà„Øˇµ˝‡¾«¨•´˚
Fig.25 F1 of WebQuestions related systems
˝…25 WebQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
1861
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Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
在基于神经网络的信息检索方法中 ， 若神经网络
模型处理短语映射 ， 则对应的性能指标介于 40.8%~
42.9%之间 ， 想获得更大的提升 ， 需要使用基于神经
网络的查询图方法 ， 可获得至少 52.5%的 F1 值 。 其
中使用 CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图
的方法
[89]
可获得本类方法目前的最高性能 。
可获得更优效果的方法包括 MCCNN
[28]
系统 ， 该
系统使用维基百科页面的信息去除候选答案中的不
正确项 。 其次 ， 包括两种基于神经网络的语义解析
方法 。 Yavuz 等人
[82]
将实体类型打分作为一个重要的
排序因素 ； Dong 等人
[83]
使用复述方法 ， 先对改写问题
与原问题的相似度打分 ， 之后对答案与相应改写问
题的相似度打分 ， 两者相乘作为最终的排序依据 。
记忆网络在实现多跳查询后
[39]
， 性能得到极大提
升 ， 接近于该数据集的最佳值 。
5.2.3 ComplexQuestions
在 ComplexQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 26 所示 。
有效用于解决复杂问题的方法并不多 ， 主要以基
于神经网络的查询图方法为主 ， 该方法可对复杂多跳
和多限制问题进行很好的图形化描述 。 一种可用于
解决复杂问题的基于神经网络的信息检索方法
[38]
， 将
复杂问题分解为多个子问题逐个解决 ， 子问题通过
同时检索 KG 与搜索引擎获得答案 ， 问题最终的答案
通过子问题答案取交集获得 。
对于基于神经网络的查询图方法 ， 以神经网络
模 块抽取的问题特征和图特征作为语义查询图的排
序依据的方法
[36]
， 不如在语义查询图的构建阶段就采
用低召回 、 高精度方式完成的方法效果好
[43]
。 例如因
问题增加限制条件或关系个数而需要对语义查询图
进行扩展时 ， 仅选择语义查询图的最佳扩展方向而
非所有可能的方向进行扩展 ， 可减轻排序模型的负
担 ， 以提高问答效果 。
6 未来研究方向
通过上述分析比较可以看出 ， 开放领域知识图
谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱问答方法仍有许多局限性 ， 面临许多挑战 。 本
章给出开放领域知识图谱问答的一些未来研究方向 。
6.1 解决知识图谱不完整问题
由于通用领域 KG 的内容通常是稀疏且不完整
的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本语料库作
为开放领域知识库问答系统的另一信息源 ； 或根据(g
� evector"� �� 
� �(�)�!������5�:ń<4�����;�r��f^G��"�<c1���c;>�ռT0n=�pd;�-��ֹ�J��o<?�ݼ�1;=��<�K=�Ck=(<���<	켑7�i���W��=�Z2<���!�=)��-/T�D�*�{�d<J���2�j�<�$H�17�<�P�<�W�������1�j;�l�/N�<;����WqG�U��9�$��!�������g=��w��G�����ÿ��G�<����������<�i=)���~Ǝ<��ȼ�;��0��t0�<�|��}�T������^����<�ຈ'<x��<����� �	����㫼��I=,2
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�&text�&2�&
�&谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱问答方法仍有许多局限性 ， 面临许多挑战 。 本
章给出开放领域知识图谱问答的一些未来研究方向 。
6.1 解决知识图谱不完整问题
由于通用领域 KG 的内容通常是稀疏且不完整
的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本语料库作
为开放领域知识库问答系统的另一信息源 ； 或根据
KG 目前已有的知识推理得到 KG 缺失的知识 ， 以解
决 KG 不完整的问题 。
目前有两种与外部文本语料库结合的方式 ： 一
种是语料库所提供的数据作为 KGQA 各环节所利用
的特征信息 ， 提高 KGQA 各环节的性能表现 ； 另一种
是将语料库提供的数据作为 KGQA 系统的答案来
源 ， 补充 KG 所缺失的实体信息 。 但目前已有的利用
外部文本语料库的方法通常仅将外部文本语料库作
为系统的唯一 KG， 或将 KG 与外部文本语料库信息
视为单个 KG 整体 ， 如何更加充分利用彼此独有的信
息 ， 以更巧妙的方式将 KG 与外部文本语料库进行结
合 ， 是未来需要研究的内容 。
6.2 结合知识图谱推理
对于 KG 推理方法 ， 目前常使用知识图谱嵌入完
成事实三元组的推理工作 ， 但使用该技术预测缺失
事实的效果不佳 ， 尤其对于包含长尾关系的三元
组 。 而目前知识图谱推理的工作除了知识图谱嵌入
方法外 ， 还有使用 GNN 模型和统计关系学习 （ statis-
tical relational learning， SRL） 等方法 ， 这些工作都可
作为 KGQA 结合的方向进行探究 。 如何充分利用已
有的三元组获得高置信度的推理结果 ， 仍需进一步
研究 。
6.3 精确提取语义信息
由于 KGQA 处理的问题通常是一句简短且语义
Fig.26 F1 of ComplexQuestions related systems
˝…26 ComplexQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
1862
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陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
信 息有限的自然语言问题 ， 抽取出丰富且精确的语
义信息具有一定难度 。 对此 ， 人们通常采用传统的
实体关系抽取流水线方法或预训练模型来提高语义
信息的提取能力 。
针对实体关系抽取流水线方法 ， 人们常通过提高
候选实体与候选关系的召回率 ， 而将消歧选优工作统
一交给单个模型来实现 。 这种方法不仅会造成含有
噪声的巨大搜索空间 ， 降低系统精度 ， 还将大幅提高
问答所需时长 。 如何在保证结果高精度的同时保持
实体关系的高召回率是未来需要解决的问题之一 。
6.4 利用预训练模型
针对预训练模型 ， 其高效的实体关系抽取表现
得益于预训练过程中海量的文本训练数据 ， 使得预
训练模型在 KGQA 问答训练数据较少的情况下 ， 仍
可获得相对传统实体关系流水线方法更优的性能体
现 。 但如何更加充分地结合 KGQA 系统 ， 利用好预
训练模型内的先验知识 ， 同样是待研究的一个方向 。
6.5 有效处理复杂问题
由于复杂问题涉及多跳关系或多限制条件 ， 导
致用户提高了对系统语义分析能力的要求 。 针对复
杂问题语义分析难度大的情况 ， 人们通常采用基于
神经网络的查询图方法和基于神经网络的信息检索
方法进行解决 。
对于基于神经网络的查询图方法 ， 目前主要通
过提高语义查询图的召回率后进行排序的方法 ， 或
在语义查询图生成过程中及时完成剪枝工作的方
法 ， 得到复杂问题的语义解析结果 。 但如 5.2.3 小节
ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ， 这些方法
的效果与较为成熟的简单问题 KGQA 方法相比 ， 仍
有较大差距 。 如何在语义查询图生成过程中减少候
选数量 ， 提高语义查询图的生成质量 ， 是需要进一步
研究的问题 。
对于基于神经网络的信息检索方法 ， 目前主要
通过将单个复杂问题分解为多个子问题 ， 各子问题
使用基于神经网络的信息检索方法进行解答 ， 问题
最终的答案通过子问题答案取交集获得 。 但应如何
合理地完成子问题分解 ， 并充分结合基于神经网络
的信息检索方法在简单问题上的有效性 ， 是未来的
一个研究方向 。
7 总结
问答系统能自动回答人类提出的自然语言问
题 ， 开放领域知识图谱问答作为问答系统与通用领
域知识图谱的融合 ， 具有十分重要的意义 。 本文对
开放领域知识图谱问答进行了研究综述 ， 介绍了 5 种
基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 5 种基于
深度学习的知识图谱问答方法 ， 对知识图谱问答常(g
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� '� �g<���1�ȼu�<͢�&�Ĺdۼ����k�<k��2�����;	,=Um�<�0�<��;C(�� l���-A��ᨼ���<���<�©<,�1<gG9�%���E��&`�{}�=�@<�3�#!E<PO��J���ZO0�@I�<,S�R��ݪ��
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�的信息检索方法在简单问题上的有效性 ， 是未来的
一个研究方向 。
7 总结
问答系统能自动回答人类提出的自然语言问
题 ， 开放领域知识图谱问答作为问答系统与通用领
域知识图谱的融合 ， 具有十分重要的意义 。 本文对
开放领域知识图谱问答进行了研究综述 ， 介绍了 5 种
基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 5 种基于
深度学习的知识图谱问答方法 ， 对知识图谱问答常
用的 4 个知识图谱及 11 个问答数据集进行了介绍 ， 在
3 个问答数据集上比较了不同方法间的性能差异 ， 最
后展望了开放领域知识图谱问答的未来研究方向 。
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�a corpus for complex question answering over knowledge
graphs[C]//LNCS 10588: Proceedings of the16th Interna-
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Auckland, Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 69-78.
陈子睿 （1998—） ，男，新疆克拉玛依人 ，硕士研
究生，CCF 学生会员 ，主要研究方向为知识表
示学习、知识图谱问答。
CHEN Zirui, born in1998, M.S. candidate, stu-
dent member of CCF. His research interests in-
cludes knowledge representation learning and
knowledge graph question answering.
王鑫 （1981—） ，男，博士，教授，博士生导师 ，
CCF 杰出会员 ，主要研究方向为知识图谱 、数
据管理、图数据库、大数据分布式处理 。
WANG Xin,born in1981, Ph.D., professor, Ph.D.
supervisor, distinguished member of CCF. His
research interests includes knowledge graphs,
date management, graph databases and bigdata
distributed processing.
王林 （1981—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主要
研究方向为大数据应用 、人工智能。
WANG Lin, born in 1981, Ph.D., professional
member of CCF. His research interests includes
bigdata application and artificial intelligence.
徐大为 （1989—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、自然语言处理。
XU Dawei, born in 1989, Ph.D., professional
member of CCF. His research interests includes
artificial intelligence and natural language pro -
cessing.
贾勇哲 （1987—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、先进制造业。
JIA Yongzhe, born in1987, Ph.D., professional
member of CCF. His research interests includes
artificial intelligence and advanced manufacturing.
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�)1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。


2. 知识图谱定义
知识图谱：是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。
3. 数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）：
结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
如何存储上面这三类数据类型呢？一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
4. 知识图谱的架构
知识图谱在架构上分，可以分为逻辑架构和技术架构。
4.1 逻辑架构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值
数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。
数据层：比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨，比尔盖茨-总裁-微软
5. 信息抽取
信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选指示单元？
信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。
涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。

5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。实体抽取的质量（准确率和召回率）对后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息抽取中最为基础和关键的部分。

2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对实体的自动分类，取得了不错的效果。
但是随着互联网中内容的动态变化，采用人工预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需求，因此提出了面向开放域的实体识别和分类研究。
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为训练集。因此，该领域面临的主要挑战是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分力的模型。
一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实体建模，迭代地生成实体标注语料库。
另一种思路是利用搜索引擎的服务器日志，事先并不给出实体分类等信息，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对象进行聚类。(g
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�5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5.开始研究面向开放域的信息抽取方法
6.将面向开放域的信息抽取方法和面向封闭领域的传统方法结合

5.3 属性抽取(Attribute Extraction)
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些信息，实现对实体属性的完整勾画。
将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系，将属性抽取任务转化为关系抽取任务。
基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数据的实体属性抽取。
采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。

6. 知识融合
通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们将接下来的过程比喻成拼图的话，那么这些信息就是拼图碎片，散乱无章，甚至还有从其他拼图里跑来的碎片、本身就是用来干扰我们拼图的错误碎片。
拼图碎片（信息）之间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性；
拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我们需要做的了。
知识融合包括2部分内容：实体链接，知识合并
6.1 实体链接
实体链接（entity linking）：是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链接到正确的实体对象。
研究历史：
1.仅关注如何将从文本中抽取到的实体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间存在的语义联系。
2.开始关注利用实体的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中。即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中通过实体抽取得到实体指称项。
2.进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同的含义。
在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接，实体消歧主要采用聚类法。其实也可以看做基于上下文的分类问题，类似于词性消歧和词义消歧。
共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象。利用共指消解技术，可以将这些指称项关联（合并）到正确的实体对象，由于该问题在信息检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸引了大量的研究努力。共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。(g
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�6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关系数据库，在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知识来源是企业或者机构自己的关系数据库。为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组数据。
7.1 本体构建
本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。
本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人工方式工作量巨大，且很难找到符合要求的专家，因此当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步扩展得到的。
自动化本体构建过程包含三个阶段：
1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候，可能会认为它们三个之间并没有什么差别，但当它去计算三个实体之间的相似度后，就会发现，阿里巴巴和腾讯之间可能更相似，和手机差别更大一些。
这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机，根本就不隶属于一个类型，无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步，就需要去完成这样的工作，从而生成第三步的本体。
当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”(g
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�7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD两个关联起来。除此之外，我们还可以去思考，串联里有一环是B是C的主席，那么B是C的CEO、B是C的COO，是不是也可以作为这个推理策略的一环呢？
当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值：已知某实体的生日属性，可以通过推理得到该实体的年龄属性；
推理概念：已知(老虎，科，猫科)和（猫科，目，食肉目）可以推出（老虎，目，食肉目）
这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估
质量评估也是知识库构建技术的重要组成部分，这一部分存在的意义在于：可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量。
8. 知识更新
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。
数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性（是否存在矛盾或冗杂等问题）等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。
知识图谱的内容更新有两种方式：
全面更新：指以更新后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱。这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。这种方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预（定义规则等），因此实施起来十分困难。
9. 总结
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和利用海量信息的方式。目前的知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（Siri）以及深度问答系统（Watson），支撑这些应用的核心技术正是知识图谱技术。
在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上，然后根据知识图谱的概念层次结构，向用户返回图形化的知识结构，这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。比如，如果用户提问：『如何判断是否感染了埃博拉病毒？』，则该查询有可能被等价变换为『埃博拉病毒的症状有哪些？』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等。如果由于知识库不完善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根据搜索结果更新知识库，从而为回答后续的提问提前做出准备。(g
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�)1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。


2. 知识图谱定义
知识图谱：是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。
3. 数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）：
结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
如何存储上面这三类数据类型呢？一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
4. 知识图谱的架构
知识图谱在架构上分，可以分为逻辑架构和技术架构。
4.1 逻辑架构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值
数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。
数据层：比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨，比尔盖茨-总裁-微软
5. 信息抽取
信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选指示单元？
信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。
涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。

5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。实体抽取的质量（准确率和召回率）对后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息抽取中最为基础和关键的部分。

2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对实体的自动分类，取得了不错的效果。
但是随着互联网中内容的动态变化，采用人工预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需求，因此提出了面向开放域的实体识别和分类研究。
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为训练集。因此，该领域面临的主要挑战是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分力的模型。
一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实体建模，迭代地生成实体标注语料库。
另一种思路是利用搜索引擎的服务器日志，事先并不给出实体分类等信息，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对象进行聚类。(g
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�5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5.开始研究面向开放域的信息抽取方法
6.将面向开放域的信息抽取方法和面向封闭领域的传统方法结合

5.3 属性抽取(Attribute Extraction)
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些信息，实现对实体属性的完整勾画。
将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系，将属性抽取任务转化为关系抽取任务。
基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数据的实体属性抽取。
采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。

6. 知识融合
通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们将接下来的过程比喻成拼图的话，那么这些信息就是拼图碎片，散乱无章，甚至还有从其他拼图里跑来的碎片、本身就是用来干扰我们拼图的错误碎片。
拼图碎片（信息）之间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性；
拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我们需要做的了。
知识融合包括2部分内容：实体链接，知识合并
6.1 实体链接
实体链接（entity linking）：是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链接到正确的实体对象。
研究历史：
1.仅关注如何将从文本中抽取到的实体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间存在的语义联系。
2.开始关注利用实体的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中。即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中通过实体抽取得到实体指称项。
2.进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同的含义。
在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接，实体消歧主要采用聚类法。其实也可以看做基于上下文的分类问题，类似于词性消歧和词义消歧。
共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象。利用共指消解技术，可以将这些指称项关联（合并）到正确的实体对象，由于该问题在信息检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸引了大量的研究努力。共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。(g
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�6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关系数据库，在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知识来源是企业或者机构自己的关系数据库。为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组数据。
7.1 本体构建
本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。
本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人工方式工作量巨大，且很难找到符合要求的专家，因此当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步扩展得到的。
自动化本体构建过程包含三个阶段：
1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候，可能会认为它们三个之间并没有什么差别，但当它去计算三个实体之间的相似度后，就会发现，阿里巴巴和腾讯之间可能更相似，和手机差别更大一些。
这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机，根本就不隶属于一个类型，无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步，就需要去完成这样的工作，从而生成第三步的本体。
当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”(g
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�7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD两个关联起来。除此之外，我们还可以去思考，串联里有一环是B是C的主席，那么B是C的CEO、B是C的COO，是不是也可以作为这个推理策略的一环呢？
当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值：已知某实体的生日属性，可以通过推理得到该实体的年龄属性；
推理概念：已知(老虎，科，猫科)和（猫科，目，食肉目）可以推出（老虎，目，食肉目）
这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估
质量评估也是知识库构建技术的重要组成部分，这一部分存在的意义在于：可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量。
8. 知识更新
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。
数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性（是否存在矛盾或冗杂等问题）等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。
知识图谱的内容更新有两种方式：
全面更新：指以更新后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱。这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。这种方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预（定义规则等），因此实施起来十分困难。
9. 总结
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和利用海量信息的方式。目前的知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（Siri）以及深度问答系统（Watson），支撑这些应用的核心技术正是知识图谱技术。
在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上，然后根据知识图谱的概念层次结构，向用户返回图形化的知识结构，这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。比如，如果用户提问：『如何判断是否感染了埃博拉病毒？』，则该查询有可能被等价变换为『埃博拉病毒的症状有哪些？』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等。如果由于知识库不完善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根据搜索结果更新知识库，从而为回答后续的提问提前做出准备。(g
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�)1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。


2. 知识图谱定义
知识图谱：是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。
3. 数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）：
结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
如何存储上面这三类数据类型呢？一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
4. 知识图谱的架构
知识图谱在架构上分，可以分为逻辑架构和技术架构。
4.1 逻辑架构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值
数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。
数据层：比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨，比尔盖茨-总裁-微软
5. 信息抽取
信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选指示单元？
信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。
涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。

5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。实体抽取的质量（准确率和召回率）对后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息抽取中最为基础和关键的部分。

2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对实体的自动分类，取得了不错的效果。
但是随着互联网中内容的动态变化，采用人工预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需求，因此提出了面向开放域的实体识别和分类研究。
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为训练集。因此，该领域面临的主要挑战是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分力的模型。
一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实体建模，迭代地生成实体标注语料库。
另一种思路是利用搜索引擎的服务器日志，事先并不给出实体分类等信息，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对象进行聚类。(g
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�5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5.开始研究面向开放域的信息抽取方法
6.将面向开放域的信息抽取方法和面向封闭领域的传统方法结合

5.3 属性抽取(Attribute Extraction)
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些信息，实现对实体属性的完整勾画。
将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系，将属性抽取任务转化为关系抽取任务。
基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数据的实体属性抽取。
采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。

6. 知识融合
通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们将接下来的过程比喻成拼图的话，那么这些信息就是拼图碎片，散乱无章，甚至还有从其他拼图里跑来的碎片、本身就是用来干扰我们拼图的错误碎片。
拼图碎片（信息）之间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性；
拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我们需要做的了。
知识融合包括2部分内容：实体链接，知识合并
6.1 实体链接
实体链接（entity linking）：是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链接到正确的实体对象。
研究历史：
1.仅关注如何将从文本中抽取到的实体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间存在的语义联系。
2.开始关注利用实体的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中。即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中通过实体抽取得到实体指称项。
2.进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同的含义。
在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接，实体消歧主要采用聚类法。其实也可以看做基于上下文的分类问题，类似于词性消歧和词义消歧。
共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象。利用共指消解技术，可以将这些指称项关联（合并）到正确的实体对象，由于该问题在信息检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸引了大量的研究努力。共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。(g
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�6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关系数据库，在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知识来源是企业或者机构自己的关系数据库。为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组数据。
7.1 本体构建
本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。
本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人工方式工作量巨大，且很难找到符合要求的专家，因此当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步扩展得到的。
自动化本体构建过程包含三个阶段：
1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候，可能会认为它们三个之间并没有什么差别，但当它去计算三个实体之间的相似度后，就会发现，阿里巴巴和腾讯之间可能更相似，和手机差别更大一些。
这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机，根本就不隶属于一个类型，无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步，就需要去完成这样的工作，从而生成第三步的本体。
当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”(g
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�7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD两个关联起来。除此之外，我们还可以去思考，串联里有一环是B是C的主席，那么B是C的CEO、B是C的COO，是不是也可以作为这个推理策略的一环呢？
当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值：已知某实体的生日属性，可以通过推理得到该实体的年龄属性；
推理概念：已知(老虎，科，猫科)和（猫科，目，食肉目）可以推出（老虎，目，食肉目）
这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估
质量评估也是知识库构建技术的重要组成部分，这一部分存在的意义在于：可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量。
8. 知识更新
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。
数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性（是否存在矛盾或冗杂等问题）等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。
知识图谱的内容更新有两种方式：
全面更新：指以更新后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱。这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。这种方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预（定义规则等），因此实施起来十分困难。
9. 总结
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和利用海量信息的方式。目前的知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（Siri）以及深度问答系统（Watson），支撑这些应用的核心技术正是知识图谱技术。
在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上，然后根据知识图谱的概念层次结构，向用户返回图形化的知识结构，这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。比如，如果用户提问：『如何判断是否感染了埃博拉病毒？』，则该查询有可能被等价变换为『埃博拉病毒的症状有哪些？』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等。如果由于知识库不完善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根据搜索结果更新知识库，从而为回答后续的提问提前做出准备。(g
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�)1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。


2. 知识图谱定义
知识图谱：是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。
3. 数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）：
结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
如何存储上面这三类数据类型呢？一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
4. 知识图谱的架构
知识图谱在架构上分，可以分为逻辑架构和技术架构。
4.1 逻辑架构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值
数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。
数据层：比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨，比尔盖茨-总裁-微软
5. 信息抽取
信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选指示单元？
信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。
涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。

5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。实体抽取的质量（准确率和召回率）对后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息抽取中最为基础和关键的部分。

2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对实体的自动分类，取得了不错的效果。
但是随着互联网中内容的动态变化，采用人工预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需求，因此提出了面向开放域的实体识别和分类研究。
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为训练集。因此，该领域面临的主要挑战是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分力的模型。
一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实体建模，迭代地生成实体标注语料库。
另一种思路是利用搜索引擎的服务器日志，事先并不给出实体分类等信息，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对象进行聚类。(g
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�5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5.开始研究面向开放域的信息抽取方法
6.将面向开放域的信息抽取方法和面向封闭领域的传统方法结合

5.3 属性抽取(Attribute Extraction)
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些信息，实现对实体属性的完整勾画。
将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系，将属性抽取任务转化为关系抽取任务。
基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数据的实体属性抽取。
采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。

6. 知识融合
通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们将接下来的过程比喻成拼图的话，那么这些信息就是拼图碎片，散乱无章，甚至还有从其他拼图里跑来的碎片、本身就是用来干扰我们拼图的错误碎片。
拼图碎片（信息）之间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性；
拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我们需要做的了。
知识融合包括2部分内容：实体链接，知识合并
6.1 实体链接
实体链接（entity linking）：是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链接到正确的实体对象。
研究历史：
1.仅关注如何将从文本中抽取到的实体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间存在的语义联系。
2.开始关注利用实体的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中。即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中通过实体抽取得到实体指称项。
2.进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同的含义。
在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接，实体消歧主要采用聚类法。其实也可以看做基于上下文的分类问题，类似于词性消歧和词义消歧。
共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象。利用共指消解技术，可以将这些指称项关联（合并）到正确的实体对象，由于该问题在信息检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸引了大量的研究努力。共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。(g
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�6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关系数据库，在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知识来源是企业或者机构自己的关系数据库。为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组数据。
7.1 本体构建
本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。
本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人工方式工作量巨大，且很难找到符合要求的专家，因此当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步扩展得到的。
自动化本体构建过程包含三个阶段：
1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候，可能会认为它们三个之间并没有什么差别，但当它去计算三个实体之间的相似度后，就会发现，阿里巴巴和腾讯之间可能更相似，和手机差别更大一些。
这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机，根本就不隶属于一个类型，无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步，就需要去完成这样的工作，从而生成第三步的本体。
当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”(g
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�7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD两个关联起来。除此之外，我们还可以去思考，串联里有一环是B是C的主席，那么B是C的CEO、B是C的COO，是不是也可以作为这个推理策略的一环呢？
当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值：已知某实体的生日属性，可以通过推理得到该实体的年龄属性；
推理概念：已知(老虎，科，猫科)和（猫科，目，食肉目）可以推出（老虎，目，食肉目）
这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估
质量评估也是知识库构建技术的重要组成部分，这一部分存在的意义在于：可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量。
8. 知识更新
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。
数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性（是否存在矛盾或冗杂等问题）等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。
知识图谱的内容更新有两种方式：
全面更新：指以更新后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱。这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。这种方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预（定义规则等），因此实施起来十分困难。
9. 总结
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和利用海量信息的方式。目前的知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（Siri）以及深度问答系统（Watson），支撑这些应用的核心技术正是知识图谱技术。
在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上，然后根据知识图谱的概念层次结构，向用户返回图形化的知识结构，这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。比如，如果用户提问：『如何判断是否感染了埃博拉病毒？』，则该查询有可能被等价变换为『埃博拉病毒的症状有哪些？』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等。如果由于知识库不完善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根据搜索结果更新知识库，从而为回答后续的提问提前做出准备。(g
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