原标题：知识图谱系列-2-知识图谱发展历程及其分类

来源：今日头条        链接：https://www.yanxishe.com/columnDetail/16806

知识图谱发展历程

知识图谱的发展可以从人工智能和语义网(注意语义网和语义网络是不同的)这两个领域进行追溯。在人工智能方面，人类致力于使计算机更智能，能够进行推理、分析、预测等高级思维活动。而知识图谱是该目标实现的一个工具，通过将人类的知识用计算机进行表示和组织，并设计相应算法完成推理、预测等任务。其中，专家系统就是利用知识库支撑 AI 的一种有效尝试。另一方面，互联网技术的高速发展，带来数据爆发式增长，虽然存储和检索海量数据的技术也在日益提高，但是推理、预测等复杂任务，始终发展滞后，无法有效助攻商业智能等决策任务。此时，人们希望通过引入知识，使得原始数据能够支撑推理、问题求解等复杂任务，这个目标的实践者就是语义网(Semantic Web)。

因此，知识在 AI 和 语义网中目标可以总结为知识的数据化 和数据的知识化。前者是为了让计算机表示、组织和存储知识；后者是为了让数据支持推理、预测等智能任务。知识图谱的发展历程如下图所示：

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1.1 Knowledge Base：

通常翻译为“知识库”。知识库是人工智能的经典概念之一。最早是作为专家系统(Expert System)的组成部分，用于支持推理。 知识库中的知识有很多种不同的形式，例如本体知识、关联性知识、规则库、案例知识等。相比于知识库的概念，知识图谱更加侧重关联性知识的构建，如三元组。

1.2 Semantic Net/ Semantic Network：

通常翻译为“语义网络”，注意要与与 Semantic Web 语义网区别开来。语义网络最早是 1960 年由认知科学家 Allan M.Collins 作为知识表示的一种方法提出。WordNet 是最典型的语义网络。相比起知识图谱，早期的语义网络更加侧重描述概念以及概念之间的关系，而知识图谱更加强调数据或事物之间的链接。

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1.3 The Semantic Web ：

通常翻译为“语义网”或“语义互联网”，是 Web 之父 Tim Berners Lee 于 1998 年提出的。语义互联网的核心内涵是：Web 不仅仅要通过超链接把文本页面链接起来，还应该把事物链接起来，使得搜索引擎可以直接对事物进行搜索，而不仅仅是对网页进行搜索。谷歌知识图谱是语义互联网这一理念的商业化实现。也可以把语义互联网看做是一个基于互联网共同构建的全球知识库。

1.4 Linked Data：

Linked Data 通常翻译为“链接数据”。是 Tim Berners Lee 于 2006 年提出，是为了强调语义互联网的目的是要建立数据之间的链接，而非仅仅是把结构化的数据发布到网上。他为建立数据之间的链接制定了四个原则：

(1)使用 URI 标识万物

(2)使用 HTTP URI，以便用户可以（像访问网页一样）查看事物的描述

(3)使用 RDF 和 SPARQL 标准

(4)为事物添加与其它事物的 URI 链接，建立数据关联。

从理念上讲，链接数据最接近于知识图谱的概念。但很多商业知识图谱的具体实现并不一定完全遵循 Tim 所提出的那四个原则。

所以，专家系统、语义网(Semantic Web)、链接数据 Linked Data 都和知识图谱有着千丝万缕的关系，可以说它们是知识图谱的前身。

2. 知识图谱类型

根据知识的主客观性，可以把知识分为事实性(或客观性)知识和主观性知识。根据知识的变化性质，知识可以分为静态知识和动态知识。比如，美国总统这个知识是有时间限定的，不同时间美国总统是不同的。另外，更为常见的是将知识分为领域知识、百科知识、场景知识、语言知识和常识知识等。领域知识，如法律领域、金融领域，是指特定领域内的知识。百科知识则是指涵盖各行各业的通用型知识，例如：人物、机构、地点等。场景知识是指在某个特定场景下或者需要完成某项任务所需要的知识，例如：在订机票或者买火车票中需要提供的信息等。语言知识指的是语言层面的知识，例如：Microsoft 的缩写是 MS，减肥和瘦身是同义词等。常识知识是指大家公认的一些知识，比如，狗有 4 条腿，鸟会飞，鱼在水里游等。常识也是 AI 中的一大难点，其实目前对于常识的边界、常识如何表示等都在研究中，并无定论。

3 典型知识图谱项目

互联网的发展为知识工程提供了新的机遇。在一定程度上，是互联网的出现帮助突破了传统知识工程在知识获取方面的瓶颈。从 1998 年 Tim Berners Lee 提出语义网至今，涌现出大量以互联网资源为基础的新一代知识库。这类知识库的构建方法可以分为三类：互联网众包、专家协作和互联网挖掘。

3.1 英文知识库

常见的英文知识库如下图所示：

偏向于 schema 的 Schema.org

偏向于语言学的 WordNet(主要用以英语的词义消歧)

偏向于概念层面的 ConceptNet

常识知识库：Web Child、Cyc

领域知识库：HerbNet(中草药)，linked life data(生命科学领域)，

GeoData(地质学领域 LinkedGeoData.org)

单语言或者多语言的百科数据：YaGo，XLORE，DBpedia，Freebase，Zhishi.me，CN-DBpedia，Wikidata，PKUBase

3.1.1 Cyc

Cyc 是一个通用的常识库，主要由人工构建。Cyc 的主要特点是基于形式化的知识表示方法来刻画知识。 Cyc 不仅包括知识，而且提供了非常多的推理引擎，支持演绎推理和归纳推理。但过于形式化也导致知识库的扩展性和应用的灵活性不够。目前 Cyc 知识库涉及 50 万条概念的 500 万条常识知识。OpenCyc 是其开放出来免费供大众使用的部分知识，包括 24 万条概念的约 240 万条常识知识。

3.1.2 WordNet

WordNet 是最著名的词典知识库，主要用于词义消歧。WordNet 主要定义了名词、动词、形容词和副词之间的语义关系。例如名词之间的上下位关系（如：“猫科动物”是“猫”的上位词），动词之间的蕴含关系（如：“打鼾”蕴含着“睡眠”）等。WordNet3.0 已经包含超过 15 万个词和 20 万个语义关系。

3.1.3 ConceptNet

ConceptNet 是一个开放的、多语言的知识库。ConceptNet 主要综合了专家构建、NLP 抽取、游戏众包、外部开放数据导入等各种技术手段来构建。ConceptNet5 版本已经包含有 2800 万关系描述。最新版本为 5.7，详情可以查看官网：5.7版本-2019年发布。与 Cyc 相比，ConceptNet 采用非形式化，更加贴近自然语言的描述，而不像 Cyc 那样采用形式化的谓词逻辑。与链接数据 Linked Data 和谷歌知识图谱相比，ConceptNet 更加侧重词与词之间的关系。所以，从这点来看，它更接近 WordNet。但是又比 WordNet 包含的关系类型多。

3.1.4 FreeBase

Freebase 是一个开放共享的、协同构建的大规模链接数据库。Freebase 是由硅谷创业公司 MetaWeb 于 2005 年启动的一个语义网项目。2010 年，谷歌收购了 Freebase 作为其知识图谱数据来源之一。Freebase 主要采用社区成员协作方式构建。其主要数据来源包括维基百科 Wikipedia、世界名人数据库 NNDB、开放音乐数据库 MusicBrainz，以及社区用户的贡献等。Freebase 基于 RDF 三元组模型，底层采用图数据库进行存储。Freebase 的一个特点是不对顶层本体做非常严格的控制，用户可以创建和编辑类和关系的定义。2016 年，谷歌宣布将 Freebase 的数据和 API 服务都迁移至 Wikidata，并正式关闭了 Freebase。

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3.1.5 WikiData：

WikiData 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库。WikiData 由维基百科于 2012 年启动，早期得到微软联合创始人 Paul Allen、Gordon Betty Moore 基金会以及 Google 的联合资助。WikiData 继承了 Wikipedia 的众包协作的机制，但与 Wikipedia 不同，WikiData 支持的是以三元组为基础的知识条目（Items）的自由编辑。一个三元组代表一个关于该条目的陈述（Statements）。例如可以给“地球”的条目增加“< 地球，地表面积是，五亿平方公里 >”的三元组陈述。截止 2016 年，WikiData 已经包含超过 2470 多万个知识条目。更详细的内容可以查看WikiData官网

3.1.6 DBpedia:

DBpedia 是早期的语义网项目。DBpedia 意指数据库版本的 Wikipedia，是从 Wikipedia 中的结构化数据 Infobox 中抽取的知识。DBpedia 采用了一个较为严格的本体，包含人、地点、音乐、电影、组织机构、物种、疾病等类定义。此外，DBpedia 还与 Freebase，OpenCYC、Bio2RDF 等多个数据集建立了数据链接。DBpedia 采用 RDF 语义数据模型，总共包含 30 亿 RDF 三元组。更详细的内容可以查看DBpedia官网

3.1.7 YAGO：

YAGO 是由德国马普研究所研制的链接数据库，主要集成了 Wikipedia、WordNet 和 GeoNames 这三个数据来源。YAGO 将 WordNet 的词汇定义(比如概念名称的上下位关系)与 Wikipedia 的分类体系进行融合，使其具有更加丰富的实体分类体系。此外还考虑了时间和空间知识，为许多知识条目增加时间和空间的属性描述。目前 YAGO 包含了 1.2 亿条三元组知识。YAGO 是 IBM Watson 的后端知识库之一。更多信息可以查看YAGO官网

3.1.8 BabelNet：

类似 WordNet 的多语言词典知识库，其目标是解决 WordNet 在非英语语种中的数据缺乏问题。采用的方法是将 WordNet 词典与 Wikipedia(多语言)百科集成。首先建立 WordNet 中词典与 Wikipedia 页面标题的映射，然后利用 Wikipedia 中的多语言链接，再辅助以机器翻译技术，来给 WordNet 增加多种语言的词汇。BabelNet 3.0 目前包括 271 语言，1400W 同义词组，36.4 万词语关系和 3.8 亿从 Wikipedia 中抽取的链接关系，总计超过 19 亿 RDF 三元组。 BabelNet 集成了 WordNet 在词语关系上的优势和 Wikipedia 在多语言语料方面的优势，构建成功了目前最大规模的多语言词典知识库。更多更新的咨询可以查看BabelNet官网

3.1.9 NELL：

NELL(Never-Ending Language Learner)是卡内基梅隆大学开发的知识库。NELL 主要采用互联网挖掘的方法从 Web 自动抽取三元组知识。NELL 的基本理念是：给定一个初始的本体（少量类和关系的定义）和少量样本，让机器能够通过自学习的方式不断的从 Web 学习和抽取新的知识。目前 NELL 已经抽取将近 300 万条三元组知识。更多信息可以查阅NELL官网

3.1.10 ConceptGraph：

Microsoft ConceptGraph 是以概念层次体系为中心的知识图谱。与 Freebase 等知识图谱不同，ConceptGraph 以概念定义和概念之间的 IsA 关系为主。给定一个概念如“Microsoft”，ConceptGraph 返回一组与“微软”有 IsA 关系概念组，如：“Company”，“Software Company”，“Largest OS Vender”等。这被称为概念化“Conceptualization”。ConceptGraph 可以用于短文本理解和语义消歧中。例如，给定一个短文本 “the engineer is eating the apple”，可以利用 ConceptGraph 来正确理解其中“apple”的含义是“吃的苹果”还是“苹果公司”。微软发布的第一个版本包含超过 540 万的概念，1255 万的实体，和 8760 万的关系。 ConceptGraph 主要通过从互联网和网络日志中挖掘来构建。更多更新咨询欢迎查阅ConceptGraph官网

3.2 中文知识库

OpenKG 是中文知识图谱资源库，所以是一个社区联盟。该社区有多个中文知识图谱可以免费下载使用。

OpenKG 旨在通过建设开放的社区来促进中文知识图谱数据的开放与互联，促进中文知识图谱工具的标准化和技术普及。更多更新的中文知识图谱可以在OpenKG上获取

Zhishi.me

Zhishi.me 是中文常识知识图谱。主要通过从开放的百科数据中抽取结构化数据，已融合了百度百科，互动百科以及维基百科中的中文数据。

CN-DBPeidia

CN-DBPeidia：CN-DBpedia 是由复旦大学知识工场实验室研发并维护的大规模通用领域结构化百科。CN-DBpedia 主要从中文百科类网站（如百度百科、互动百科、中文维基百科等）的纯文本页面中提取信息，经过滤、融合、推断等操作后，最终形成高质量的结构化数据，供机器和人使用。CN-DBpedia 自 2015 年 12 月份发布以来已经在问答机器人、智能玩具、智慧医疗、智慧软件等领域产生数亿次 API 调用量。CN-DBpedia 提供全套 API，并且免费开放使用。大规模商务调用，提供由 IBM、华为支持的专业、稳定服务接口。

当然还有一些其他如东北大学的 TechKG、清华大学的 SciKG。更多更新知识图谱数据可以查看openKG上的知识图谱数据集

【奥古斯都•刘会计   发表于专栏•MrRace】

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