终于有人把知识图谱讲明白了

“如果你不知道人工智能是什么?那你应该没有健康码,没有进行人脸识别,天天窝在家里,哪也去不了。”

在电影宇宙里,人工智能发展到达了一个又一巅峰“智械危机”、“天网”、“终结者”,影响甚至控制人类生活!

现实生活中,人工智能便利着我们的生活,从最初的谷歌、亚马逊,到现在的人脸识别、机智人、各类客服等,无一不发生在我们生活的每一天。

就是现在的热播剧《理想之城》中,赵又廷 饰演夏明,这种人类高质量男性每天回到家的乐趣竟然是跟人工智能-小度 聊天 “小度小度,我帅吗?”还会一遍遍的让小度开灯关灯…… 通过人机对话的方式,让小度一边翻白眼一边执行指令一边os:又疯一个。

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人工智能的“核心驱动力”:知识图谱

当今数据和信息生成的规模和速度使得组织难以从 大量信息 不同来源 中有效地获取有价值的见解。我们依赖谷歌、亚马逊、Alexa 和其他聊天机器人,因为它们帮助我们以与我们通常思考事物相同的方式和方法查找信息并采取行动。

随着企业探索下一代可扩展的数据管理方法,利用自动化等高级功能成为一种竞争优势。想想企业经历了多次强大的技术转型。尽管制定了商业案例、战略和长期实施路线图,但许多人通常仍然无法实现或接受变革。


1
1、对业务应用程序和用例的理解有限,无法定义清晰的愿景和战略。
2、在选择最相关和最具成本效益的业务用例以及支持快速验证的业务或职能团队方面,不知道从哪里开始。
3、整个组织中有多项计划并未针对企业进行精简或优化。
4、企业数据和信息是不同的、冗余的,并且不容易使用。
5、缺乏所需的技能和培训。

目前,多数企业已经在开发或利用 知识图谱 来增强他们的知识、数据和信息管理。通常,这些功能属于组织内现有的职能或职位,例如数据科学或工程、业务分析、信息管理或数据运营。

然而,鉴于当今我们的工作和市场中的技术进步以及组织知识和数据的价值不断增加,将信息和数据视为资产并进行战略性投资以增强和优化这些信息和数据的组织领导者已经开始 获得收益 ,并让他们的员工专注于更多增值任务,并为构建业务的复杂分析工作做出贡献。

制定面向 知识图谱 的定制战略和路线图的最务实方法首先是查看数据和信息管理实践中的现有能力和基础优势,例如元数据、分类法、本体和知识图,因为这些将作为人工智能的基础支柱。
图片来源:谷歌
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知识图谱工程师月薪: 30K-50K

知识图谱应用领域非常广泛,并且更重要的是知识图谱是企业数据管理的终极链接引擎,也是人工智能新方法的驱动力。所以各位工程师, 你们想知道知识图谱工程师的薪资到底是多少吗?

据不完全统计截止2021年8月23日,知识图谱工程师 平均工资33.1K/月, 71.3% 的人每月薪资在 30K-50K之间。

数据来源:职友集

通过历年薪资数据变化来看,从2016年至2021年 知识图谱工程师的薪资待遇一直成上升趋势, 并且随着知识图谱在各领域应用的爆发,未来知识图谱工程师的薪资会越来越高,是一个 非常有竞争力 的岗位。

数据来源:职友集

知识图谱工程师在 各地区工资待遇 都要 远超过该城市平均薪资 ,证明大到国家,小到企业都开始注重知识图谱在未来的应用,该领域将有着无可限量的发展方向

数据来源:职友集

此时此刻,我承认,我酸了!

03
月薪如此之高,那什么是知识图谱?


知识图谱是一种用 图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系 的大规模语义网络,是大数据时代知识表示的重要方式之一。

知识图谱 最常见的表示形式是RDF(三元组) ,即“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合,其结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的各种语义关系。由于 知识图谱富含实体、概念、属性和关系等信息,使机器理解与解释现实世界成为可能。

上世纪七八十年代, 传统的知识工程与专家系统解决了很多的问题 但是都是在规则明确、边界清晰、应用封闭的限定场景取得成功,严重依赖专家干预,一旦涉及到开放的问题就基本不太可能实现,因此 难以适应大数据时代开放应用到规模化的需求等问题。 相对于传统的知识表示, 知识图谱具有规模巨大、语义丰富、质量精良与结构友好等特点, 宣告知识工程进入了一个新的时代。

传统知识工程和知识图谱
资料来源:2020面向人工智能
“新基建”的知识图谱行业白皮书

04
你已经离不开的知识图谱
正发挥着不可或缺的作用

知识图谱就在你的身边,应用领域分为一下四个方面:善政、惠民、兴业、智融。

善政


城市治理:知识图谱赋能城市智能公共管理系统,打造城市“数字大脑”

环保:构建生态环境知识库,形成统一环境数据标准


惠民


医疗健康:在就医导诊、辅助诊断、药企市场拓展等领域提供知识服务

教育知识 :教育知识图谱与机器学习算法结合实现智适应教育 


兴业


智慧建筑:集合构建以BIM数据与规范为主的建筑工程行业知识图谱 

通用企业管理:企业内部知识管理平台高效实现知识资源创造、沉淀和使用 

通用制造业:对基础数据进行建模,在制造全流程实现多方面协调管控 


智融


智能风控与信用评估 :知识图谱与机器学习相结合,重塑金融领域智能风控过程

智能投资研究顾问 :通过自动抓取和产业链关系推理解决投研领域痛点 

智能产品营销 :知识图谱构建客户多维画像,实现精准个性化推荐


资料来源:2020面向人工智能
“新基建”的知识图谱行业白皮书

05
10大步骤 构建知识图谱

知识图谱的核心是它可以协调和链接结构化和非结构化数据,从而产生更高的数据质量,非常适合机器学习。通过使用知识图谱可以从 精确搜索和分析、语义数据目录、深度文本分析、敏捷数据集成和其他应用程序中受益。

通过构建知识图添加到信息管理实践中的工具和数据,例如语义元数据丰富、分类法和本体论,也将成为许多 AI 应用程序的完美基础。尽管各行各业越来越多地转向知识图谱,以进行更好的企业知识管理、数据和内容分析,但并没有通用的方法来构建它们。


通用知识图谱构建10大步骤:
1

明确业务和专家要求:确定收集数据的目标并定义想要回答的问题。

2

收集和分析相关数据:发现哪些数据集、分类法和其他信息(专有的、开放的或商业可用的)最适合实现领域、范围、来源、维护等方面的目标。

3

清理数据以确保数据质量:纠正任何数据质量问题,使数据最适合的任务。这包括删除无效或无意义的条目、调整数据字段以适应多个值、修复不一致等。

4

创建语义数据模型:彻底分析不同的数据模式,为协调数据做好准备。重用或设计本体、应用程序配置文件、RDF 形状或其他一些关于如何一起使用它们的机制。使用 RDF Schema 和 OWL 等标准形式化数据模型。

5

将数据与ETL或虚拟化集成:应用ETL工具将数据转换为RDF或使用数据虚拟化通过NoETL、OBDA、GraphQL Federation等技术访问它。生成语义元数据,使数据更容易更新、发现和重用。

6

通过协调、融合和对齐来协调数据:在具有重叠范围的数据集中匹配同一个实体的描述,处理它们的属性以合并信息并映射它们的不同分类法。

7

构建数据管理和搜索层:使用 RDF 数据模型完美地合并不同的图。对于本地存储的数据,GraphDB™ 可以通过推理、一致性检查和验证有效地强制执行数据模型的语义。它可以在集群中扩展并与 Elasticsearch 等搜索引擎同步,以匹配预期的使用和性能要求。

8

通过推理、分析和文本分析来扩充图表:丰富数据,从文本中提取新的实体和关系。应用推理和图形分析来发现新信息。现在图表包含的数据比其组成数据集的总和还多。它还具有更好的互连性,从而带来更多内容并实现更深入的分析。

9

最大化数据的可用性:开始通过不同的知识发现工具(例如强大的 SPARQL 查询、易于使用的 GraphQL 界面、语义搜索、分面搜索、数据可视化等)为原始问题提供答案。此外,确保数据是公平的(可查找、可访问、可互操作和可重用)。

10

使 KG 易于维护和发展:最后,在制作知识图谱并且人们开始使用它之后,通过设置维护程序来保持它的活力——它的发展方式和来自不同来源的更新将是消耗的同时保持高数据质量。



25-35岁的职场人的上升期, 系统了解知识图谱的起源、价值、典型应用场景,学习精准数据分析、分析语义数据,全面的了解知识图谱的前沿趋势…… 拥有人工智能思维,能够深入业务帮企业创造价值,才是职场晋升的关键。

说了这么多,想要学习知识图谱的同学今天有福气了! 同济大学百人计划特聘研究员,OpenKG创始人之一 王昊奋老师 将通过 2天 时间带你 从0-1入门知识图谱 从感知智能到认知智能,掌握知识图谱概念和前沿内容。

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本文分享自微信公众号 - 机器学习与生成对抗网络(AI_bryant8)。
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