話說上回我們首先破解了幾個學(xué)術(shù)黑話，從爹媽和你的關(guān)系角度了解了知識圖譜的基本組成：三元組、概念、實體、屬性、關(guān)系。簡單點兒說就是“兩點一線”，節(jié)點就是實體或概念，邊就是關(guān)系或?qū)傩浴?/span>

然后我們認(rèn)識了一下當(dāng)今圖數(shù)據(jù)庫圈的頂流明星 Neo4j 大師。這貨開源不要錢還特別直觀好用。

最后我們快速見識了知識圖譜滲透進日常生活的方方面面，從社交、搜索、醫(yī)療，到金融、商業(yè)、娛樂，越早學(xué)會就越早拿到了打開新時代知識大門的鑰匙。

這門功夫到底怎么練？今天咱們就見識一下。

知識圖譜說白了就是把客觀經(jīng)驗沉淀在巨大的網(wǎng)絡(luò)中，借助計算機、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能算法的力量，讓原來只屬于個別大牛的專業(yè)知識能被普通人享用，便于復(fù)制、傳播和使用。這就好比金庸武俠小說中的吸星大法，專吸別人的內(nèi)功，牛掰！

自從谷歌、百度這類搜索引擎橫行江湖，還有幾個閑人沒事再去泡圖書館？同樣，等知識圖譜技術(shù)日益成熟之后，估計大伙兒也就徹底解放了，沒人再費勁兒扒拉地上學(xué)、考試、考證，學(xué)習(xí)將變得超級容易，互相把知識庫吸來吸取就夠了。

知識圖譜有這么多好處，我們怎么去構(gòu)建一個知識圖譜呢？簡單！只需要五招必殺技即可搞定！

1. 本體（Schema）定義

這第一招好比練基本功，類似扎馬步。通俗點兒講就是先有個大概的圖紙，根據(jù)專家經(jīng)驗畫出個大致的層級關(guān)系，供后續(xù)不斷完善，這點也特別像蓋樓先得有個大致的設(shè)計圖一樣。這步的關(guān)鍵之處在于只有底子打好了，后面的功夫才練得快，否則一旦出問題再返工就麻煩了。

2. 知識抽取

這第二招就類似吸星大法了，也是人工智能知識圖譜的精髓所在，靠的就是用計算機算法自動地抓取并解析數(shù)據(jù)，抽取其中的實體和關(guān)系，使得圖譜中沉淀的知識庫源源不斷的擴大。蓋樓的例子雖然不完全一樣，不太好像軟件一樣直接抄，但很多設(shè)計也都是相互借鑒。用料就更甭提了，基本上都是鋼筋、水泥、混凝土，先模塊化，然后盡量復(fù)用成熟的建設(shè)方法。只不過二者的區(qū)別就是知識圖譜是純軟件的，能夠用算法自動進行。

3. 知識抽取

吸星大法雖然可以偷懶，撿現(xiàn)成的直接從別人那里吸取內(nèi)力，但也容易走火入魔。因此必須要能融會貫通，消化吸收變成真正自己的內(nèi)功。知識圖譜也是一樣，同一件事可能不同人在不同場合有不同的說法，因此必須要進行知識的融合，消除實體歧義，合并相似的實體和關(guān)系，剔除冗余和錯誤的概念，保證知識的質(zhì)量。這點也十分類似在蓋樓過程中發(fā)現(xiàn)設(shè)計圖紙的問題，要及時修改一樣。

4. 知識存儲

知識的存儲也是非常大的挑戰(zhàn)。大一點的通用知識圖譜動輒都是幾十億甚至上百億的節(jié)點，百億乃至于千億級別的關(guān)系。小一點的專業(yè)知識圖譜一般也會有幾十萬的節(jié)點，上千萬的關(guān)系。因此如何做好存儲系統(tǒng)是非常重要的事情，這部分我們可以借助像 Neo4j 這樣的工具軟件，但同時也要靠經(jīng)驗和設(shè)計。這就像人練武功一樣，再好的武功也得有好的身體承受，敏捷的身手、不懈的鍛煉那是必須的。蓋樓也是一樣，再漂亮的設(shè)計也得一磚一瓦一層一層的蓋。

5. 知識推理

第五招是知識圖譜的特色。這點其實也和練武功非常像，吸收了別人的內(nèi)力，融會貫通，沉淀到自己的奇經(jīng)八脈后，往往可以再突破衍生出新的招式。知識推理可以補充知識圖譜的內(nèi)容，或是進行完善、校驗。以蓋樓類別，這步有點像裝修，同樣的房間可以進一步展現(xiàn)出不同樣式。

知識圖譜的完善是永無止境的，往往需要在不斷反饋、動態(tài)擴展和逐步迭代中進化。

這種循環(huán)反饋機制也恰恰是知識圖譜的魅力所在。

歡迎跟進，未完待續(xù)…