人工智能和知识图谱：人工智能中知识图谱的概述

知识图谱 (KG) 是由现实世界实体（节点）及其相互关系（边）组成的结构化网络，以机器可读的形式 对知识进行编码。在人工智能领域，知识图谱是语义理解、推理和数据集成的强大工具。它们为人工智 能系统提供上下文，通过链接不同的数据源并揭示隐藏的关系，实现更易于解释、更准确的决策。 知识图谱的概念最初由谷歌 2012 年的知识图谱推广，实际上建立在语义网络和本体领域数十年的研究 基础之上，最早可追溯到 20 世纪 60 年代。如今，知识图谱已广泛应用于各行各业，从支持搜索引擎和 语音助手，到推动科学研究和企业分析的发展。未来的创新将致力于实现知识图谱构建的自动化，增强 推理能力，并将知识图谱与人工智能模型紧密结合，从而构建更值得信赖、更具情境感知能力和更智能 的系统。 定义和结构 知识图谱是一种将知识表示为一组实体（节点）及其之间关系（边）的网络。每个节点通常对应于由唯 一 ID 或 URI 标识的现实世界概念或对象（例如，人物、地点或物品）；每条边表示连接两个实体（例 如， Person worksFor Company ）的特定关系或谓词。属性 (Attribute) 可以注释节点和边以捕获其他详 细信息（例如 ...