盘点4个典型的知识图谱项目

导读：本文将列举几个典型的知识图谱项目。

作者：邵浩 张凯 李方圆 张云柯 戴锡强来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

图1-6给出了具有代表性的知识图谱项目的发展历史。

▲图1-6 知识图谱发展历史

从20世纪80年代开始的CYC项目，到Google 2012年提出的知识图谱，再到现在不同语种、不同领域的知识图谱项目大量涌现，知识图谱已经被深入研究并广泛应用于各个行业。

例如，WordNet是典型的词典知识库，BabelNet也是类似于WordNet的多语言词典知识库，YAGO集成了Wikipedia、WordNet、GeoNames三个源的数据，NELL则持续不断从互联网上自动抽取三元组知识。

由于这些项目的相关资料较为丰富，本文仅挑选若干具有代表性的知识图谱项目加以介绍。

01 CYC

https://cyc.com/

CYC项目开始于1984年，最初目标是建立人类最大的常识知识库，将上百万条知识编码成机器可用的形式。根据维基百科数据，CYC包含320万条人类定义的断言，涉及30万个概念和15000个谓词。

1986年，Douglas Lenat推断要构建这样庞大的知识库需设计25万条规则，同时需要350个人年才能完成。这个看似疯狂的计划之所以能够推进，和当时的历史背景是不可分开的。

在CYC中，大部分工作是以知识工程为基础，且大部分事实都是通过手动添加到知识库上的。CYC主要由两部分构成，第一部分是作为数据载体的多语境知识库，第二部分是系统本身的推理引擎。

比如，通过“每棵树都是植物”和“植物最终都会死亡”的知识，推理引擎可以推断出“树会死亡”的结论。1994年图灵奖获得者爱德华·费根鲍姆曾称：“CYC是世界上最大的知识库，也是技术论的最佳代表。”

02 ConceptNet

https://www.conceptnet.io/

ConceptNet是一个利用众包构建的常识知识图谱，起源于麻省理工大学媒体实验室的Open Mind Common Sense（OMCS）项目，它免费开放并且具有多语言版本。其英文版本自1999年发布以来，由15000个贡献者积累了超过100多万个事实。

ConceptNet的一大特点是它的知识描述是非形式化的，更加贴近自然语言的描述。图1-7给出了ConceptNet的一个组织架构。这里列举了一些更为具体的描述，例如：“企鹅是一种鸟”“企鹅出现在动物园”“企鹅想要有足够的食物”等。

▲图1-7 ConceptNet的组织架构示例

03 DBpedia

https://www.dbpedia.org/

DBpedia是指数据库版本的Wikipedia，是从Wikipedia中的信息框抽取出的链接数据库。英文版本的DBpedia包含600万实体，其中510万个实体可以链接到本体上。并且，DBpedia还和Freebase、OpenCYC、Bio2RDF等多个数据集建立了数据链接。

截至目前，DBpedia是链接开放数据（LOD）中最大的具有代表性的开放链接数据库之一。

04 LOD

https://lod-cloud.net/

上文提到，LOD的初衷是实现Tim有关链接数据作为语义网的一种实现的设想。

其遵循四个原则：

• 使用URI进行标识；

• 使用HTTP URI，以便用户可以像访问网页一样查看事物的描述；

• 使用RDF和SPARQL标准；

• 为事物添加与其他事物的URI链接，建立数据关联。

截至2020年7月，LOD有1260个知识图谱，包含16187个链接。图1-8给出了LOD统计的知识图谱的示意图，它按照不同的颜色将知识图谱分为9个大类，其中社交媒体、政府、出版和生命科学四个领域的数据占比之和超过 90%。

▲图1-8 LOD知识图谱概览

关于作者：邵浩，资深人工智能技术专家，vivo技术总监。曾任狗尾草智能科技AI研究院院长，带领团队打造了虚拟生命产品的交互引擎。上海市静安区首届优秀人才，上海市人才发展基金获得者，杭州市高层次人才。中国中文信息学会青年工作委员会委员，语言与知识计算专委会委员，中国计算机学会语音对话与听觉专委会委员，自然语言处理专委会委员。

张凯，资深AI算法工程师，主要研究方向包括知识图谱、对话系统、推荐系统、机器翻译等，拥有多年算法落地经验。主导构建了开放通用知识图谱七律，参与了《知识图谱评测标准》和《知识图谱白皮书》的编写。聊天机器人专业书籍作者之一。

李方圆，资深AI算法工程师，主要研究方向包括机器翻译、知识图谱和问答系统，具有多年实战项目经验，现任vivo机器翻译团队负责人，主导从零构建机器翻译能力。

张云柯，资深AI算法工程师，中文信息学会会员，硕士毕业于加拿大Queen’s University，曾任职于奇虎360。主要研究方向包括自然语言处理与知识图谱，曾于领域内知名会议发表相关论文，拥有丰富的算法落地经验。

戴锡强，资深AI算法工程师，主要研究方向为知识图谱、对话系统等，参与构建了百科知识图谱，医药领域知识图谱，基于知识图谱的问答系统等，具有丰富的知识图谱落地经验。

本文摘编自《从零构建知识图谱：技术、方法与案例》，经出版方授权发布。

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推荐语：这是一本能让读者快速从零开始构建工业级知识图谱的著作。本书不仅详细讲解了知识图谱的技术原理和构建工具，而且还循序渐进地讲解了知识图谱的构建方法、步骤和行业应用。配有大量实战案例，并且开放了源代码，确保读者能学会并落地。作者是知识图谱和自然语言处理领域的专家，本书得到了OpenKG联合创始人王昊奋、清华大学教授李涓子等学界和业界知识图谱扛旗人的一致好评和推荐。

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