人工(gōng)智能時代的知(zhī)識圖譜
       近年來，随着人們對 AI 認知(zhī)能力的積極探索，知(zhī)識圖譜因其表達能力強、拓展性好，基于知(zhī)識進行推理等優勢得到了學界與業界的高度關注。知(zhī)識圖譜，旨在描述客觀世界概念、實體(tǐ)、事件及其之間關系，具備可解釋性，而且可以用于解決複雜(zá)決策問題。這也意味着通過深度學習與知(zhī)識圖譜的結合，模型底層特征空間與人類自然語言之間巨大(dà)的語義鴻溝問題有望得以解決。在大(dà)數據和機器學習兩大(dà)引擎下(xià)，大(dà)規模知(zhī)識圖譜的自動化構建成爲現實，這就加快了知(zhī)識圖譜的落地與應用。

       傳統意義上，知(zhī)識圖譜可以劃分(fēn)爲通用知(zhī)識圖譜和領域知(zhī)識圖譜。例如，國外(wài)的谷歌搜索引擎和國内的百度搜索引擎，這類通用領域知(zhī)識圖譜是最先被大(dà)家熟知(zhī)的應用；而場景的不斷豐富、需求不斷增多、用戶對體(tǐ)驗與品質的要求不斷提高，各行各業都亟需構建領域知(zhī)識圖譜。
那麽，從趨勢到實際需要，知(zhī)識圖譜已經取得了哪些學術與技術成果，産業與應用發生(shēng)了哪些變化？當
下(xià)知(zhī)識圖譜領域最關注的問題又(yòu)是什麽？未來，知(zhī)識圖譜又(yòu)有哪些發展前景？

       近兩年知(zhī)識圖譜研究有一(yī)些值得關注的成果，比如：

       知(zhī)識抽取，如何在少量甚至無标注場景下(xià)進行知(zhī)識圖譜構建是一(yī)個具有挑戰性的問題。目前大(dà)家都在關注基于圖神經網絡、增強學習、交互式知(zhī)識抽取等方法。知(zhī)識融合，代表性工(gōng)作有交互式知(zhī)識融合以及基于表示學習的知(zhī)識融合的工(gōng)作。
知(zhī)識更新，針對百科類知(zhī)識圖譜的自動化更新技術取得了一(yī)些突破，從而可以對百科知(zhī)識進行自動化更新。
知(zhī)識推理，最近兩年有不少混合式推理的方法出現，也就是混合機器學習和符号推理的方法，這些方法的提出對于解決某些機器學習技術的不可解釋性，以及提升知(zhī)識圖譜的推理能力都有作用。
       與此同時，這些關鍵技術的應用也有一(yī)些突破性的進展，尤其是在知(zhī)識抽取和知(zhī)識融合方面：一(yī)是人機交互的商(shāng)業化系統的出現，二是關于人機交互的信息抽取和知(zhī)識融合的學術論文也開(kāi)始。
       在他看來，知(zhī)識圖譜表示學習與推理也取得了很多進展，大(dà)家開(kāi)始研究知(zhī)識表示學習在多模态數據上的應用，即結合文本、知(zhī)識圖譜、圖像或者視頻(pín)的知(zhī)識表示學習，以及基于知(zhī)識表示學習的推理。
       知(zhī)識圖譜從以前研究與産業界脫鈎，到現在領域知(zhī)識圖譜成爲研究的重點，開(kāi)始面向解決實際的問題。比如最近司法知(zhī)識圖譜的構建出現了不少研究成果。另外(wài)，知(zhī)識圖譜用于解決問答、推薦系統、圖像理解方面的論文也不斷在增加。
       同時，知(zhī)識圖譜在不同行業也得到了廣泛應用，領域知(zhī)識圖譜成爲企業的迫切需求。例如，金融領域中(zhōng)的信用評估、風險控制、反欺詐問題；醫療領域中(zhōng)的智能問診問題。從通用知(zhī)識圖譜到領域知(zhī)識圖譜，知(zhī)識圖譜開(kāi)始在越來越廣泛、複雜(zá)的場景中(zhōng)落地并解決實際問題。
       “在醫療、電商(shāng)、金融、軍工(gōng)、電力、司法、教育、公安、石油這幾個領域知(zhī)識圖譜已經落地并且取得了突出成果。”漆桂林談到。知(zhī)識圖譜可以幫助這些領域的公司或研究機構更好地處理多源異構數據，也就是說可以提供一(yī)個統一(yī)數據模型并且可以靈活地集成和關聯這些數據，對這些數據進行關聯分(fēn)析。
知(zhī)識圖譜的産學研需要有一(yī)個整體(tǐ)規劃，這也是我(wǒ)一(yī)直在實踐的。
       首先需要了解産業界對知(zhī)識圖譜的需求，知(zhī)道知(zhī)識圖譜可以解決什麽應用問，帶來什麽價值。
       其次，通過了解知(zhī)識圖譜落地的挑戰，确定知(zhī)識圖譜的研究課題。從短期和長期來看，短期課題是要解決産業界急迫的問題，比如少量标注情況下(xià)的信息抽取方法的研究；而長期課題是面向三年之後可能對知(zhī)識圖譜落地有用的技術，比如無标注場景下(xià)的信息抽取技術。
       最後，讓知(zhī)識圖譜技術可以快速普及。

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