构建知识图谱之二（知识图谱构建技术）

Architecture of Knowledge Graph Construction Techniques

知识图谱构建技术

论文链接：
https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf

1. 为什么我们需要构建知识图谱？

开发知识图谱在保险行业的应用其重要性体现在它能够通过整合分散且复杂的行业数据来实现多维度的支持作用包括推动智能化决策提升风险管理能力和改善客户满意度

1.1 知识图谱的优势：

• 实现潜在需求的识别，并对需求进行层级划分及规范化处理, 同时建立需求变更追踪机制。
• 完整建模, 提炼业务逻辑与限制条件, 并实现自动化推理功能及优化算法。
• 通过敏捷开发模式实现需求-业务模型的一致性匹配, 促进跨部门协作并提高信息共享效率, 同时支持快速原型设计并完成功能验证。

1.2 知识图谱的应用：

• 在需求分析阶段综合信息并揭示潜在关联。
• 在业务模型设计阶段明确阐述业务流程和规则。
• 在开发与实施过程中对需求进行核查并回顾过程。

1.3 具体优势：

• 提供系统化视角，增强可扩展性和灵活性，加强智能化决策支持。

1.4 挑战与注意事项：

• 数据质量问题，复杂性管理，技术和工具选择。

---

2. 知识图谱构建的两种主要方法：自顶向下和自底向上

2.1 自底向上方法的知识图谱构建流程

2.1.1 知识获取

• 数据来源 ：组织化（structured）、半结构化的（semi-structured）、非组织化的（unstructured）数据
• 知识提取类型 ：实体识别技术（entity extraction technology）、关系挖掘方法（relation mining methods）、属性抽取算法（attribute extraction algorithms）
• 知识提取方法 ：自然语言处理技术（NLP techniques）、文本挖掘方法（text mining approaches）、机器学习算法（machine learning algorithms）
• 知识提取工具 ：基于表单的不同工具有助于实现数据分析与结果展示。

2.1.2 知识融合

• 实体间的对应关系即为识别不同实体是否指向同一个真实存在的对象。
  • 在本体体系的构建与完善过程中需设计并建立分类体系以及层级结构，并整合相关元数据信息以对其完整性与准确性进行评价。

2.1.3 知识图谱存储

• RDF表示 ：基于三元组 (subject, predicate, object) 的形式以及IRI/URI标识符来描绘数据图结构
• 图数据库表示 ：通过节点集合、边集合以及属性信息来实现数据建模
• 存储策略 ：强调系统的可扩展能力、高可用特性以及数据分储机制，并结合缓存与索引优化以应对大规模的知识库管理需求

2.1.4 知识图谱检索和可视化

• SPARQL 查询语言
• 基于文本与图形的可视化方法
• 知识检索采用语义检索技术，并通过逻辑规则进行推理

---

2.2 自顶向下的知识图谱构建方法

基于顶层架构的知识图谱构建过程主要体现在两个关键环节：首先要求明确且清晰地界定基本概念与关系模式；其次在此基础上逐步填充具体的实例信息；具体分为以下几步：第一步是建立核心框架；第二步是补充相关联的数据节点；第三步是完善语义关联关系；第四步是对数据质量进行多维度验证；第五步是对知识库进行全面优化调整。

2.2.1 领域本体构建：

• 深入分析：对特定领域的知识体系进行系统性剖析,明确领域中的关键概念、核心要素及其属性特征.
  • 构建本体模型框架：基于领域知识体系的系统性剖析,按照规范化的形式化方法,完成本体模型的设计与构建.
  • 生成相应的知识实体及其关联实例：通过系统化的推理与计算过程,将构建的本体模型具象化为具体的实体结构,并生成相应的知识实体及其关联实例.

2.2.2 知识获取：

• 数据收集：基于特定领域的需求，在数据库系统中构建完整的知识库；同时通过分析文档集合以及网络资源获取高质量的数据样本。
  • 数据清洗：对获取的数据进行全面评估与筛选，在剔除无关杂音的同时实现统一格式表达。
  • 知识提取：利用先进的自然语言处理技术和文本挖掘工具，在对大规模数据进行预处理的基础上实现信息的有效抽取与组织。

2.2.3 知识融合：

• 实体对齐：识别与整合指代同一现实世界对象的不同实体实例。
• 关系映射：建立不同数据源间的关系对应到本体模型所定义的关系结构。
• 属性融合：将不同数据源中的属性融入本体模型所设定的核心属性体系中。

2.2.4 知识存储和检索：

• 知识存储 ：码制知识实体至知网图谱数据存储库中。该系统采用RDF架构来组织与管理这些编码。
  • 知识检索 ：运用检索工具（如SPARQL）在知网图谱中搜索所需数据。

2.2.5 知识图谱应用：

• 智能化搜索 ：依托知识图谱实现更加精准的检索结果支撑。
  • 智能化问答系统 ：依靠知识图谱精确解答疑问与查询的需求。
  • 智能化推荐系统 ：基于用户偏好与相关信息实现精准化推荐。
  • 其他应用 ：不仅限于此，在多个领域中（例如）：如知识管理、语义推理与数据集成等。

2.2.6 自顶向下方法的优点：

• 结构清晰 ：本体与模式的定义明确，在知识体系组织上较为合理。
  • 易于推理 ：遵循逻辑规则进行推理，在推导过程中能够获得新的知识。
  • 易于维护 ：本体与模式的更新较为便捷，在实例扩展方面具有较高的灵活性。

2.2.7 自顶向下方法的缺点：

• 构建成本较高：依赖于领域专家的投入来完成本体的搭建。
  • 灵活性不足：且其架构较为僵硬。
    • 无法满足不同领域的多样化需求。

---

3. 对比分析这两者方法：

特点	自顶向下	自底向上
核心思想	先定义本体和模式，再添加知识实例	从知识资源中提取实例，融合后构建顶层本体
构建流程	领域分析 -> 本体设计 -> 知识获取 -> 知识融合 -> 知识存储和检索	知识获取 -> 知识融合 -> 知识存储和检索
优点	结构清晰，易于推理，易于维护	构建成本低，灵活性高，易于扩展
缺点	构建成本高，灵活性差，需要领域专家参与	结构可能不够清晰，难以进行推理
适用场景	结构化、领域知识明确的场景	复杂、动态变化的场景
代表性知识图谱	DBpedia, Freebase	YAGO, Google Knowledge Vault

---

4. 知识图谱的存储方案中，RDF和图数据库各有哪些优缺点？

4.1 RDF 基础存储：

• 优势：

• 高效率的数据处理与集成优化：RDF 基础在数据查询及三元组集成方面表现出色。

• 强大的SPARQL处理能力：大多数RDF存储系统均支持SPARQL及类似查询语言，并能方便地执行知识图谱相关操作。

• 缺点：

• RDF存储系统的检索速度基于索引构建的质量。

• 该系统自身无法直接支持图结构的数据模型。

• 为了实现高效的图查询功能可能需要投入大量的资源和技术开发。

4.2 图数据库存储：

• 优势：

• 该方法具备显著的优势。

• 该数据库采用卓越的图形查询语言，在提升数据检索效率的同时也提供了丰富的功能模块。

• 该系统内置了多样化的数据挖掘工具包，并支持路径搜索、社区发现等关键技术。

• 主要缺陷 ：该图数据库架构存在以下关键问题：知识更新迟缓、维护成本高昂及数据一致性问题等。 * 未直接支持 SPARQL ：现有大多数图数据库系统未直接支持 SPARQL 语言功能，需通过额外转换或适配机制来实现相应的查询操作。

---

5. 阶段总结：

根据实际需求权衡利弊是一种重要的决策方式，在对高效查询能力以及三元组合并连接需求的同时，并且对SPARQL查询语言有较高要求的情况下，建议优先考虑采用RDF基础存储方案；而当计划对图结构进行深入分析并挖掘其潜在价值，并且计划采用多种图挖掘算法时，则建议选用图数据库作为存储方案

---

6. 知识图谱构建中，如何解决不同数据源之间知识表示不一致的问题？

当构建知识图谱时，在不同数据源之间如何实现统一的知识表示成为一个重要的挑战。具体表现在实体类型、属性以及关系等方面都显示出明显的差异。为了解决这一问题，请采取以下策略：

6.1 数据预处理：

• 数据清理 ：对原始数据进行系统性清理工作以消除噪音信息及冗余内容 以保证原始数据分析质量得到充分保障 。
• 数据规范化 ：通过建立统一的数据表示框架 将分散于不同来源的数据元数据元素进行整合映射 最终实现一致化的知识表达体系构建 。
• 格式转换 ：针对多源异构原始数据 进行系统性地格式转换工作 将非结构化或半结构化原始数据转化为标准的知识三元组形式 以满足 downstream downstream downstream downstream downstream downstream downstream downstream downstream downstream downstream downstream下游下游下游下游下游下游下游下游下游下游下游下游游游游游游游游游游游游游流流流流流流流流流流流流流flow flow flow flow flow flow flow flow flow flow flow flow.

6.2 实体对齐：

• 通过分析 entity 属性间的关联性来进行属性对齐操作；如具体实施时可参考 entity name, description, attribute values 等指标。
  • 通过分析 entity 和 instance 之间的连接关系来进行关系对齐；I tend to use connection relation 和 reference linking relation 等指标来衡量其一致性。
  • 通过分析 entity 的语义间相似性来进行语义对齐；I tend to utilize ontology classification 和 attribute 定义来实现其一致性。

6.3 知识融合：

• 实体消歧 ：在对齐后的实体中进行消歧处理以确保每个实体对应唯一的目标对象。
  • 属性融合 ：对对齐后的实体属性数据进行融合处理以整合不同数据源中的信息。
  • 关系融合 ：针对对齐后的实体间的关系数据进行整合处理以协调不同数据源中的关联信息。

6.4 本体构建：

• 创建一个统一的本体框架：创建一个统一的本体框架，并将各数据源中的实体、属性和关系进行标准化映射至该框架中。
  • 实施标准化映射过程：在构建统一的本体框架后，在各个数据源间实施标准化映射过程。
    以保证整体的一致性和完整性

6.5 知识推理：

• 通过应用本体中的推理机制来进行知识推导：在人工智能系统中，默认情况下会根据预设的本体信息对数据进行关联与整合。
• 基于谓词逻辑与描述逻辑框架的知识推导：这种机制能够有效地支持复杂的语义分析与信息抽取任务。

6.6 知识图谱评估：

• 从实体对齐的角度进行评估 ：从准确率和召回率两个维度量化实体对齐的效果，并确保实体对齐的质量。
  • 从知识融合的角度进行评估 ：通过准确率和召回率两个指标量化知识融合的效果，并确保其质量。
  • 从知识图谱的角度进行全面评估 ：从完整性、一致性、准确性和可用性四个维度全面审视知识图谱的质量。

6.7 工具和技术：

• 实体对齐相关的工具有：如Data Mining And Analysis System、DBpedia Spotlight等。
• 知识融合方面的代表性工具有：如Lodas、Silk等。
• 本体构建方面的主要工具有：如Protégé、TopBraid Composer等。
• 用于知识推理的工具有：如Pellet、FaCT++等。

基于以下策略, 可以切实解决不同数据源之间的知识表示不一致性问题, 系统性地构建高质量的知识图谱