知识图谱公司

人工智能是新基础设施的关键领域，知识 图谱是认知智能的底层支撑。知识 图谱具有基于大规模、高度关联的背景，解读数据、推理和规划人类一系列思维和认知的能力知识。我们每天都在使用-1图谱人工智能“新基础设施”行业白皮书-1图谱-1。

知识图谱可以用python构建吗？答案当然是肯定的！那么如何用python构建从Google搜索到聊天机器人、金融风控、物联网场景、智慧医疗、自适应教育、推荐系统等都与知识 图谱有关的是什么呢？它在技术领域的受欢迎程度也在逐年增加。互联网的终极形态是万物互联，搜索的终极目标是万物直接搜索。传统的搜索引擎是依靠网页之间的超链接来搜索网页，而语义搜索是直接搜索事物，比如人、机构、地点。

和知识 图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行索引和搜索。知识 图谱是Google 公司在2012年提出的新概念。从学术的角度，我们可以给-1图谱:"-1图谱本质上是一个语义网。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度来看，知识 图谱可以简单理解为一个MultirelationalGraph。

enterprise知识图谱从技术层面帮助企业解决各种数据处理问题，精准计算业务需求。企业可以解决的问题知识 图谱主要有以下三点:1。当要处理的数据量大且复杂时，就需要利用人工智能技术和语义工程技术构建一个企业-1图谱来解决。

但是现实中有大量的非结构化数据，比如语音，PDF等等。这些数据在处理之前应该根据业务场景的需求进行结构化。只有enterprise-1图谱可以根据业务需求来做这种结构化非结构化文本的工作。3.传统的搜索技术无法精确计算业务需求:在处理非标准、非结构化数据时，传统的产品和方案通常采用搜索的方法进行处理，将企业对大量数据进行分析计算的需求转化为使用几个关键词进行近似搜索。

知识图谱本质上是一个语义网络，是一个基于图的数据结构。它以图形化的方式存储知识并将经过处理和推理的知识返回给用户。它由“节点”和“边”组成。节点代表现实世界中的“实体”，而边代表实体之间的“关系”。一般来说，-1图谱分为通用-1图谱和域知识。其中，通用-1图谱主要是各大搜索引擎研究公司提高搜索准确率，争取直接给出目标答案；

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知识图谱的基本成分是实体、属性和关系。实体关系实体三元组；实体属性的属性值三元组。目前的知识 图谱分为两类。一个是开放域-1图谱，一个是垂直域-1图谱。比如Google为搜索引擎建立的-1图谱就属于开放域。垂直领域知识 图谱，如金融、电子商务等。第一件事是先处理数据。互联网上的数据基本都是结构化、非结构化、半结构化的。

这些数据存储在数据库中，从库中提取，并可以通过做一些简单的预处理来使用。半结构化数据和非结构化数据，比如商品的描述或者标题，可能是一段文字，也可能是一张图片，是一些非结构化的数据，但是其中存储了一些信息，反映了知识 图谱中的一些属性。所以我们需要把它提取出来，这在building知识图谱中是一项费时费力的工作，需要从数据中提取出来的，其实就是前面提到的实体、属性和关系。