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【引子】

本文是石頭兄弟推薦的一篇關(guān)于知識圖譜綜述性文章，老碼對去年ACM上的這篇“Industry-Scale Knowledge Graphs: Lessons and Challenges”，Communications of the ACM, August 2019, Vol. 62 No. 8, Pages 36-43， 10.1145/3331166 進(jìn)行了翻譯整理。原文作者是Natasha Noy(Google), Yuqing Gao(MicroSoft), Anshu Jain(IBM), Anant Narayanan(Facebook), Alan Patterson(eBay)和Jamie Taylor(Google)。為了緩解閱讀的枯燥，點(diǎn)綴了一些風(fēng)景圖片。

如今，知識圖譜對許多企業(yè)來說至關(guān)重要——它們提供了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和事實(shí)知識，以這些數(shù)據(jù)和知識驅(qū)動了許多產(chǎn)品，使它們更加智能化甚至“神奇”。

一般來說，知識圖譜描述了感興趣的對象和它們之間的聯(lián)系。例如，知識圖譜中可能包含電影節(jié)點(diǎn)、電影中的演員、導(dǎo)演等等。每個節(jié)點(diǎn)可能具有諸如參與者的名稱和年齡等屬性，可能存在涉及特定演員的多部電影的節(jié)點(diǎn)。然后，用戶可以遍歷知識圖表，收集演員出現(xiàn)的所有電影的信息，如果適用的話，也可以收集導(dǎo)演的信息。

許多知識圖譜的實(shí)際實(shí)現(xiàn)方案通過定義模式或本體對圖譜中的鏈接施加約束。例如，從電影到其導(dǎo)演的鏈接必須將 Movie 類型的對象連接到 Person 類型的對象。在某些情況下，鏈接本身可能具有自己的屬性，例如連接演員和電影的鏈接可能具有演員所扮演的特定角色的名稱。同樣，將政治家與政府中的特定角色聯(lián)系起來的鏈接可能包含政治家擔(dān)任這一角色的時間期限。

本文考察了五個不同的科技公司的知識圖譜，比較了他們各自建立圖譜和使用經(jīng)驗(yàn)的異同，并討論了當(dāng)今所有知識驅(qū)動型企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。這里討論的知識圖譜集合涵蓋了從搜索、產(chǎn)品描述到社交網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用:

• 微軟的 Bing 知識圖譜和 Google搜索引擎的知識圖譜都支持搜索并回答搜索中以及談話中的問題。從人、地點(diǎn)、事物和組織的描述和聯(lián)系開始，這些圖譜包括了關(guān)于世界的一般知識。
• Facebook 擁有世界上最大的社交圖譜，其中還包括音樂、電影、名人和 Facebook 用戶所關(guān)心的信息。
• eBay 目前正在開發(fā)的產(chǎn)品知識圖譜，將對產(chǎn)品、實(shí)體以及它們與外部世界之間關(guān)系的語義知識進(jìn)行編碼。
• IBM Watson Discovery 產(chǎn)品的知識圖譜框架解決了兩個需求: 一個側(cè)重于發(fā)現(xiàn)不明顯信息的用例，另一個側(cè)重于提供“構(gòu)建自己的知識圖譜”框架。

這里的目標(biāo)不是詳盡地描述這些知識圖譜，而是利用作者在當(dāng)今一些大型科技公司中構(gòu)建知識圖譜的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，作為任何企業(yè)級知識圖譜所面臨的挑戰(zhàn)以及需要進(jìn)行一些創(chuàng)新研究的支點(diǎn)。

什么是知識圖譜? ——設(shè)計上的決策

讓我們從描述五個知識圖譜和每個設(shè)計中的決策開始，并確定每個圖譜的范圍。盡管許多挑戰(zhàn)是所有企業(yè)共同面臨的，但是，每個應(yīng)用程序和產(chǎn)品目標(biāo)的不同導(dǎo)致了不同的方法和系統(tǒng)架構(gòu)，附表總結(jié)了這些知識圖譜的性質(zhì)。

Microsoft

多年以來，微軟的工程師和科學(xué)家一直致力于大規(guī)模圖譜的研究。這項(xiàng)工作包括根據(jù)基礎(chǔ)研究來構(gòu)建端到端系統(tǒng)，以及為數(shù)億用戶提供全球規(guī)模的服務(wù)。在整個公司，有幾個主要的圖譜系統(tǒng)，每一個都帶來了圍繞創(chuàng)建圖譜和最新的具體挑戰(zhàn)。許多不同的產(chǎn)品都可以使用知識圖譜為消費(fèi)者帶來價值。以下是微軟的一些圖譜:

• 必應(yīng)的知識圖譜包含了世界的信息和必應(yīng)上的問答功能。它包含人、地點(diǎn)、事物、組織、位置等實(shí)體，以及用戶可能采取的操作(例如，播放視頻或購買歌曲)。這是微軟最大的知識圖譜，因?yàn)樗哪繕?biāo)是包含關(guān)于整個世界的一般知識。
• 學(xué)術(shù)圖譜是人員、出版物、研究領(lǐng)域、會議和地點(diǎn)等實(shí)體的集合。它允許用戶看到研究人員和研究方向之間的聯(lián)系，否則可能很難確定。
• LinkedIn的知識圖譜包含人員、工作、技能、公司、地點(diǎn)等實(shí)體。LinkedIn 的經(jīng)濟(jì)圖譜基于5.9億會員和3千萬家公司，用于尋找國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)層面的洞察力。

當(dāng)必應(yīng)搜索引擎在必應(yīng)知識圖譜中有額外的有用信息時，顯示一個知識面板。例如，搜索電影導(dǎo)演詹姆斯 · 卡梅隆可以找到他的出生日期、身高、他導(dǎo)演的電影和電視節(jié)目、他以前的戀人、他做過的 TED 演講、 Reddit 上的“問我任何事”問題和答案等信息。搜索不同類型的實(shí)體會返回完全不同的信息，例如，搜索“ Woodblock 餐廳”會得到菜單摘要、專業(yè)評論和用戶評論，以及預(yù)訂表格選項(xiàng)。

所有這些圖譜系統(tǒng)以及任何一個大型知識圖譜系統(tǒng)，都可能會有關(guān)于質(zhì)量和有用性的三個關(guān)鍵的決定因素:

完備性

圖譜是否包含了所有需要的信息?實(shí)際上，答案總是否定的，因?yàn)殚_發(fā)人員總是在尋找新的方法來為用戶提供價值和新的信息來源。

正確性

信息是否正確?如何知道兩個信息來源實(shí)際上是否關(guān)于同一事實(shí)，如果它們發(fā)生沖突，該怎么辦?回答這些問題本身就是一個巨大的研究和投資領(lǐng)域。

及時性

內(nèi)容是最新的嗎?它可能曾經(jīng)是正確的，但實(shí)際上已經(jīng)過時了。對于那些幾乎不斷變化的東西(股票價格) ，與那些變化很少的東西(一個國家的首都)相比，及時性會有所不同，其間夾雜著許多不同類型的信息。

為了生成關(guān)于世界的知識，數(shù)據(jù)有多個來源，這可能是非常嘈雜和矛盾的，必須整理成一個單一、一致且準(zhǔn)確的圖譜。用戶看到的最后一個事實(shí)只是冰山的一角，下面隱藏著大量的工作和復(fù)雜性。例如，僅在維基百科上就有200個威爾 · 史密斯，演員威爾 · 史密斯的必應(yīng)知識結(jié)果是由41個網(wǎng)站上的108,000個事實(shí)組成的。

知識圖譜具備強(qiáng)大的高級人工智能，從搜索到對話，允許將單個查詢變成一個持續(xù)的對話。具體來說，這允許用戶與系統(tǒng)進(jìn)行對話，并讓系統(tǒng)在對話的每一輪中維護(hù)上下文。例如，在未來的一個場景中，用戶可以對必應(yīng)說，“給我看看世界上現(xiàn)在溫度超過華氏70度的所有國家。”一旦系統(tǒng)返回答案，用戶還可以說，“給我看看兩個小時飛行之內(nèi)的那些國家。”

我們可以將同樣的想法進(jìn)一步推廣，從而獲得完整的對話體驗(yàn)。例如，用戶可以說，“我想在感恩節(jié)前兩天到紐約市旅行，并在那里停留一周” ，系統(tǒng)會使用基礎(chǔ)知識圖譜來理解查詢，然后請求那些缺失的信息片段。在這個例子中，系統(tǒng)需要知道“ NYC”可能意味著“ JFK 機(jī)場” ，而感恩節(jié)是11月22日。然后，它必須知道如何進(jìn)行航班搜索，這需要一個起點(diǎn)和目的地位置。然后，系統(tǒng)必須知道對話的下一輪必須確定出發(fā)地點(diǎn)，所以它會說，“好的，預(yù)訂11月20日至27日飛往肯尼迪機(jī)場的航班。你從哪里飛過來? ”

Google

Google的知識圖譜數(shù)據(jù)庫有超過700億的斷言描述了10億個實(shí)體，涵蓋了廣泛的主題，是十多年來不同個體數(shù)據(jù)活動貢獻(xiàn)的結(jié)果，他們中的大多數(shù)都從未有過知識管理系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)。

或許，更重要的是，知識圖譜作為一個長期穩(wěn)定的類和實(shí)體標(biāo)識的來源，許多Google的產(chǎn)品和功能在幕后使用它。外部用戶和開發(fā)人員在使用 YouTube 和 Google Cloud api 等服務(wù)時可以觀察到這些特性。這種對身份的關(guān)注使得Google的搜索結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;事物而不是字符串”，知識圖譜不是簡單地返回傳統(tǒng)的“10個藍(lán)色鏈接” ，而是幫助谷歌產(chǎn)品將用戶的請求解釋為對用戶世界中概念的引用，并作出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。

Google的知識圖譜應(yīng)用中可能最可見的是，當(dāng)用戶發(fā)出關(guān)于實(shí)體的查詢時，搜索結(jié)果包括了知識圖譜服務(wù)中的一系列事實(shí)實(shí)體。例如，對“ I.M.Pei”的查詢會在搜索結(jié)果中產(chǎn)生一個小面板，其中有包含關(guān)于建筑師的教育、獎項(xiàng)和他設(shè)計的重要結(jié)構(gòu)的信息。

知識圖譜還認(rèn)識到，某些類型的交互可以發(fā)生在不同的實(shí)體上。對“ The Russian Tea Room”的查詢提供了一個按鈕來預(yù)訂，而對“ Rita Ora”的查詢則提供了各種音樂服務(wù)的鏈接。

在 Google知識圖譜的范圍內(nèi)，一個人無法記住整個圖譜中使用的詳細(xì)結(jié)構(gòu)，更不用說管理了。為了確保系統(tǒng)隨著時間的推移保持一致，Google根據(jù)一組基本的底層結(jié)構(gòu)構(gòu)建了自己的知識圖譜。它在不同的抽象層次上復(fù)制了相似的結(jié)構(gòu)和推理機(jī)制，從概念上引導(dǎo)了許多基本斷言的結(jié)構(gòu)。例如，為了檢查特定的不變式結(jié)構(gòu)，Google 利用了“類型本身就是類型的實(shí)例”這一思想來引入元類型的概念。然后，它可以推理元類型，以驗(yàn)證細(xì)粒度類型是否違反了它感興趣的不變量。證明了獨(dú)立于時間的恒等式不是結(jié)構(gòu)的子類，而是依賴于時間的。因?yàn)檫@種可伸縮的抽象級別基于相同的低級附加，所以相對容易地以開箱即用的方式來添加。

這個元級別模式還允許大規(guī)模的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。例如，可以確認(rèn)畫家在他們的藝術(shù)作品創(chuàng)作之前就已經(jīng)存在，方法是將畫家確定為他們繪畫作品”產(chǎn)品”的”來源” ，并對這些元類之間的所有關(guān)系都可以進(jìn)行一般性檢查。

在稍高的概念層面上，知識圖譜“理解”作者與他們的創(chuàng)造性作品是不同的，即使這些實(shí)體經(jīng)常在口語表達(dá)中被混為一談。同樣，創(chuàng)造性作品可能有多種表達(dá)方式，而這些表達(dá)方式本身又是截然不同的。隨著圖譜的增長，這種本體論知識有助于維護(hù)實(shí)體的身份。

通過這些自描述層構(gòu)建的知識圖譜，不僅簡化了機(jī)器的一致性檢查，而且使內(nèi)部用戶更容易理解知識圖譜。一旦新的開發(fā)人員接受了知識圖譜組織的基礎(chǔ)知識培訓(xùn)，他們就可以了解其結(jié)構(gòu)清單的全部內(nèi)容。類似地，通過將圖譜結(jié)構(gòu)與一些核心原則綁定在一起，并在模式中明確地揭示元關(guān)系，為內(nèi)部開發(fā)人員簡化了查找和理解新模式結(jié)構(gòu)的過程。

Facebook

Facebook 以擁有世界上最大的社交網(wǎng)絡(luò)而聞名。在過去的十年中，F(xiàn)acebook 的工程師們已經(jīng)開發(fā)出了能夠?qū)崿F(xiàn)人與人之間豐富聯(lián)系的技術(shù)?，F(xiàn)在，他們正在應(yīng)用同樣的技術(shù)，不僅對人們，而且對人們關(guān)心的事情建立了更深刻的理解。

通過以一種結(jié)構(gòu)化的方式和規(guī)模來模擬世界，F(xiàn)acebook 的工程師們能夠解開社交圖譜本身無法滿足的用例。即使是看起來很簡單的事情，比如對音樂和歌詞的結(jié)構(gòu)性理解，再加上能夠檢測人們何時在軟件中使用它們，能夠讓人們在個人之間產(chǎn)生有意外收獲的時刻。今天，F(xiàn)acebook 產(chǎn)品中的許多經(jīng)驗(yàn)，例如幫助人們在 Messenger 上規(guī)劃電影放映，都是由知識圖譜驅(qū)動的。

Facebook 知識圖譜關(guān)注的是最具社會相關(guān)性的實(shí)體，比如那些最常被用戶討論的實(shí)體: 名人、地點(diǎn)、電影和音樂。隨著 Facebook 知識圖譜的不斷增長，開發(fā)者們開始關(guān)注那些最有可能提供實(shí)用性和用戶體驗(yàn)愉悅的領(lǐng)域。

覆蓋范圍、正確性、結(jié)構(gòu)化和不斷的變化都驅(qū)動著 Facebook 知識圖譜的設(shè)計:

• 覆蓋范圍意味著在正在建模的領(lǐng)域中要面面俱到。默認(rèn)的立場來自多個提供者，這意味著整個圖譜生成系統(tǒng)是在假設(shè)數(shù)據(jù)來自多個來源的基礎(chǔ)上構(gòu)建的，所有這些來源都提供了關(guān)于重疊實(shí)體集的信息(有時是相互沖突的)。知識圖譜以兩種方式來處理這些相互沖突的信息: 如果信息被認(rèn)為是足夠低的可信度，可以放棄; 或者通過保留出處和推斷出的關(guān)于斷言的可信度，將相互沖突的觀點(diǎn)合并到實(shí)體中。
• 正確性并不意味著知識圖譜總是知道屬性的“正確”值，而是它總是能夠解釋為什么做出某個斷言。因此，它保存從數(shù)據(jù)采集到服務(wù)層流經(jīng)系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)起源。
• 結(jié)構(gòu)化意味著知識圖譜必須是自描述的。如果一段數(shù)據(jù)不是強(qiáng)類型的，或者不符合描述實(shí)體的模式，那么圖譜會嘗試執(zhí)行以下操作之一: 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)期的類型(例如，執(zhí)行簡單的類型強(qiáng)制，處理格式不正確的日期) ; 在非結(jié)構(gòu)化文本上提取與類型相匹配的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如，運(yùn)行自然語言處理) ，例如將用戶評論轉(zhuǎn)換為類型的槽位; 或者將其完全刪除。
• 最后，F(xiàn)acebook 的知識圖譜是為不斷變化而設(shè)計的。圖譜不是數(shù)據(jù)庫中的單個表示形式，而是在接收到新信息時進(jìn)行更新。取而代之的是，每天都要從頭開始構(gòu)建圖譜，從源代碼開始，在最后由構(gòu)建系統(tǒng)生成一個完整的知識圖譜。

對Facebook 知識圖譜而言，一個顯而易見的起點(diǎn)是 Facebook 頁面生態(tài)系統(tǒng)。企業(yè)和個人在 Facebook 上創(chuàng)建的頁面代表了各種各樣的想法和興趣。此外，讓實(shí)體的所有者對其進(jìn)行斷言是一個有價值的數(shù)據(jù)源。然而，與任何來源廣泛的數(shù)據(jù)一樣，這也不是沒有挑戰(zhàn)的。

Facebook 頁面是非常公開的，每天都有數(shù)以百萬計的人與之互動。因此，頁面所有者的興趣并不總是與知識圖譜的需求保持一致。

最常見的是，頁面和實(shí)體沒有嚴(yán)格的1:1映射，因?yàn)轫撁婵梢员硎緦?shí)體的集合(例如，電影特許經(jīng)營權(quán))。數(shù)據(jù)也可能是不完整的或非結(jié)構(gòu)化的(文本塊) ，這使得它更難在知識圖譜的上下文中使用。

Facebook 最大的挑戰(zhàn)是利用其頁面上的數(shù)據(jù)，并將其與其他更加結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來，以實(shí)現(xiàn)一個干凈、結(jié)構(gòu)化知識圖譜的目標(biāo)。對于 Facebook 來說，一個有用的工具就是把圖譜看作一個模型，把 Facebook 頁面看作是圖譜中一個實(shí)體或一系列實(shí)體的視圖投影。

eBay

eBay 正在構(gòu)建自己的產(chǎn)品知識圖譜，這個圖譜將對產(chǎn)品、實(shí)體及其相互關(guān)系和外部世界的語義知識進(jìn)行編碼。這些知識對于理解賣家提供的產(chǎn)品和買家尋找的產(chǎn)品以及明智地將兩者聯(lián)系起來是非常關(guān)鍵的，而這正是 eBay 營銷技術(shù)的關(guān)鍵部分。

例如，eBay 的知識圖譜可以將產(chǎn)品與現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體聯(lián)系起來，定義產(chǎn)品的身份以及為什么它對買家可能有價值。一件芝加哥公牛隊的籃球運(yùn)動衫是一個產(chǎn)品，但如果它是由邁克爾喬丹簽過名，它就是一個非常不同的產(chǎn)品。1940年巴黎的明信片可能只是一張明信片; 但如果知道巴黎在法國，而1940年是二戰(zhàn)期間，就完全改變了產(chǎn)品性質(zhì)。

知識圖譜中的實(shí)體也可以將產(chǎn)品相互關(guān)聯(lián)。如果用戶搜索梅西的紀(jì)念品，圖譜會顯示梅西效力于巴塞羅那足球俱樂部，那么，也許，該俱樂部的商品也很有意思。也許其他著名的巴塞羅那球員的紀(jì)念品會引起這位購物者的興趣。相關(guān)商品應(yīng)該包括以足球?yàn)榛A(chǔ)的產(chǎn)品，如有簽名的襯衫、條帶、靴子和足球。這種思想可以從體育延伸到音樂、電影、文學(xué)、歷史事件等等。

與實(shí)體關(guān)系同樣重要的是了解產(chǎn)品本身及其關(guān)系。知道一個產(chǎn)品是 iPhone，另一個是 iPhone 的外殼顯然是很重要的。但是，這種情況下可能適合一些手機(jī)，而不是其他品類，所以eBay需要產(chǎn)品型號的零件和配件尺寸。了解產(chǎn)品的許多變體和關(guān)系也很重要: 哪些產(chǎn)品是一種產(chǎn)品的制造商變體?它們有不同的大小、容量或顏色嗎?哪些是相同的意思?是他們有相同的規(guī)格，但可能不同的品牌或顏色?該系統(tǒng)還需要了解那些組合在一起的產(chǎn)品，比如捆綁包、工具包，甚至是時裝。

與其他知識圖表一樣，eBay 必須處理規(guī)模性問題。在任何時候都可能有超過10億的活躍產(chǎn)品分布在成千上萬個類別中。這些列表可能包括數(shù)億個產(chǎn)品和為這些產(chǎn)品指定的數(shù)百億個屬性。

eBay 知識圖譜有幾個不同的用戶，這些用戶有非常不同的服務(wù)級別需求。當(dāng)搜索服務(wù)需要理解用戶的查詢時，知識圖譜必須支持需要毫秒級的答案。而在規(guī)?；牧硪欢?，大型圖譜的查詢可能需要數(shù)小時才能運(yùn)行完。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，eBay 的工程師設(shè)計了一個架構(gòu)，提供靈活性的同時確保數(shù)據(jù)的一致性。知識圖譜使用一個復(fù)制的日志對圖譜進(jìn)行所有的寫入和編輯。日志提供了數(shù)據(jù)的一致有序視圖。此方法支持滿足不同用例的多個后端數(shù)據(jù)存儲。具體來說，有一個用于提供低延遲搜索查詢的扁平文檔存儲和一個用于進(jìn)行長時間運(yùn)行圖譜分析的圖存儲。這些存儲中的每一個都只是將其操作附加到寫日志中，并以保證的順序?qū)⑻砑雍途庉嬏砑拥綀D譜中。因此，每個商店將是一致的。

IBM

IBM 開發(fā)了知識圖譜框架，Watson Discovery Services 使用該框架并提供相關(guān)服務(wù)，這些服務(wù)已經(jīng)部署在 IBM 以外的許多行業(yè)配置中。IBM Watson 以兩種不同的方式使用知識圖譜框架: 第一，該框架直接支持 Watson Discovery，它關(guān)注于使用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的知識來發(fā)現(xiàn)新的、不明顯的信息，以及發(fā)現(xiàn)之上的相關(guān)垂直產(chǎn)品; 第二，該框架允許其他人以預(yù)先構(gòu)建的知識圖譜為核心構(gòu)建自己的知識圖譜。

Discovery 用例創(chuàng)建了領(lǐng)域文檔或數(shù)據(jù)源中不直接顯示的新知識。這種新知識可能是令人驚訝和反常的。雖然搜索和檢測工具可以獲取系統(tǒng)現(xiàn)有資源中已有的知識，但這些工具對于Discovery來說是必要的，但還不夠。不明顯的發(fā)現(xiàn)包括實(shí)體之間的新聯(lián)系(例如，藥物的新副作用、作為收購目標(biāo)的新興公司或銷售線索)、領(lǐng)域中潛在新的重要實(shí)體(例如，顯示技術(shù)的新材料、特定投資領(lǐng)域的新投資者) ，或改變現(xiàn)有實(shí)體的重要性(投資者在一個組織中持有越來越多的股份，或在情報收集場景中增加利益相關(guān)者與某些犯罪分子之間的互動)。

考慮到 IBM 在各個領(lǐng)域應(yīng)用認(rèn)知技術(shù)中廣泛的企業(yè)客戶基礎(chǔ)，IBM 專注于為客戶和客戶團(tuán)隊創(chuàng)建一個框架，以構(gòu)建他們自己的知識圖譜。IBM 的行業(yè)團(tuán)隊利用這個框架來構(gòu)建特定領(lǐng)域的實(shí)例?？蛻羯婕岸鄠€領(lǐng)域，從以消費(fèi)者為導(dǎo)向的銀行和金融、保險、 IT 服務(wù)、媒體和娛樂、零售和客戶服務(wù)，到幾乎完全專注于深度發(fā)現(xiàn)特別是科學(xué)領(lǐng)域的行業(yè)，如生命科學(xué)、石油和天然氣、化學(xué)品和石油、國防和太空探索。這種廣度要求框架具有客戶自己構(gòu)建和管理知識圖所需的所有機(jī)制?？蚣苤袠?gòu)建的一些關(guān)鍵技術(shù)包括文檔轉(zhuǎn)換、文檔提取、通道存儲和實(shí)體規(guī)范化。

以下是 IBM 工程師從為 Watson Discovery 構(gòu)建知識圖譜和在其他行業(yè)系統(tǒng)部署中學(xué)到的一些重要見解和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

• IBM Watson 知識圖譜使用多態(tài)存儲，支持多個索引、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、內(nèi)存和圖存儲。這種體系結(jié)構(gòu)將實(shí)際數(shù)據(jù)(通常是冗余的)分割為一個或多個存儲，允許每個存儲解決特定的需求和工作負(fù)載。IBM 的工程師和研究人員解決了一些挑戰(zhàn)，如保持這些多個商店同步，允許商店之間通過微服務(wù)通信，允許攝取新知識或重新處理原始數(shù)據(jù)的方式，而不需要重新加載或重建整個圖譜。
• 證據(jù)對系統(tǒng)來說必須是原始的?，F(xiàn)實(shí)世界(開發(fā)人員經(jīng)常嘗試對其建模)和保存所提取知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的主要聯(lián)系是知識的“證據(jù)”。這種證據(jù)通常是原始文檔、數(shù)據(jù)庫、字典或圖像、文本和視頻文件，從中獲取知識。在發(fā)現(xiàn)過程中進(jìn)行有針對性的、有用的上下文查詢時，元數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息往往在知識推理中起著重要作用。因此，關(guān)鍵是不要丟失存儲在圖譜中的關(guān)系和這些關(guān)系的來源之間的聯(lián)系。
• 通過上下文將實(shí)體解析推送到運(yùn)行時。解決對部分名稱、表面形式或具有相同名稱的多個實(shí)體所引用的實(shí)體不明確引用是自然語言理解中的一個典型問題。然而，在知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，開發(fā)人員經(jīng)常尋找一些不明顯的模式，其中一個實(shí)體的行為不是以其熟悉的形式或出現(xiàn)在一個新的上下文中。因此，在知識圖譜創(chuàng)建過程中過早地消除實(shí)體的歧義與發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)相沖突。最好是讓多個實(shí)體來解析這些話術(shù)或消除它們的歧義，然后在運(yùn)行時使用查詢的上下文來解析實(shí)體名稱。

未來的挑戰(zhàn)

這里所討論的知識圖譜在需求、覆蓋范圍和體系結(jié)構(gòu)上有很大的不同，但是大多數(shù)實(shí)現(xiàn)中的許多挑戰(zhàn)都是一致的。這些挑戰(zhàn)包括規(guī)?；?、歧義消除、從異構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化來源提取知識以及管理知識進(jìn)化。多年來，這些挑戰(zhàn)一直處于研究的前沿，然而它們?nèi)匀焕_著行業(yè)的從業(yè)人員。其中一些挑戰(zhàn)存在于一些系統(tǒng)中，但在其他環(huán)境中可能不那么重要。

實(shí)體消歧和管理身份

雖然實(shí)體消歧和解析是語義網(wǎng)中一個活躍的研究領(lǐng)域，已經(jīng)在知識圖譜中存在了好幾年，但幾乎令人驚訝的是，它仍然幾乎是整個行業(yè)的最大挑戰(zhàn)之一。最簡單形式的挑戰(zhàn)是給一個話語或一個提及的實(shí)體指定一個唯一的標(biāo)準(zhǔn)化身份和類型。許多自動提取的實(shí)體具有非常相似的表面形式，比如具有相同或相似名稱的人，或者具有相同或相似標(biāo)題的電影、歌曲和書籍。名稱相似的兩個產(chǎn)品可能指的是不同的列表。如果沒有正確的鏈接和歧義消除，實(shí)體將與錯誤的事實(shí)相關(guān)聯(lián)，并導(dǎo)致不正確的推理。

雖然這些問題在較小的系統(tǒng)中可能看起來很明顯，但當(dāng)身份管理必須在異構(gòu)貢獻(xiàn)者基礎(chǔ)和規(guī)模上完成時，問題就變得更具挑戰(zhàn)性了。如何用不同團(tuán)隊能夠達(dá)成一致并且知道其他團(tuán)隊正在描述的方式來描述身份?開發(fā)者如何確保有足夠的人類可讀信息來裁決沖突?

類型成員和解析

多數(shù)現(xiàn)有的知識圖譜系統(tǒng)允許每個實(shí)體具有多種類型，特定的類型在不同的情況下可能很重要。例如，巴拉克 · 奧巴馬是一個人，但也是一個政治家和演員，一個受歡迎得多的政治家，而不是一個非常知名的演員。古巴可以是一個國家，也可以是一個政府。在某些情況下，知識圖系統(tǒng)將類型分配轉(zhuǎn)移到運(yùn)行時: 每個實(shí)體描述其屬性，應(yīng)用程序根據(jù)用戶任務(wù)來使用特定的類型和屬性集合。

雖然類成員關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)在早期可能很簡單，但隨著實(shí)例范圍的增長，在保持語義穩(wěn)定性的同時強(qiáng)制執(zhí)行這些標(biāo)準(zhǔn)變得具有挑戰(zhàn)性。例如，當(dāng)谷歌在其知識圖譜中定義“體育”的類別時，電子競技并不存在。那么，谷歌如何在保持體育類別身份的同時還包括電子競技呢?

管理不斷變化的知識

有效的實(shí)體鏈接系統(tǒng)還需要根據(jù)其不斷變化的輸入數(shù)據(jù)有機(jī)地發(fā)展。例如，公司可能會合并或分拆，新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)可能會將一個現(xiàn)有的實(shí)體分裂成多個實(shí)體。當(dāng)一家公司收購另一家公司時，收購公司是否改變了身份?如果一個部門被分拆出去呢?身份是否伴隨著名稱變更而獲得呢?

雖然大多數(shù)知識圖譜框架在存儲知識圖譜的時間點(diǎn)版本，管理知識圖譜的瞬時變化，不斷演化圖譜正變得越來越有效，但在能夠管理圖譜中高度動態(tài)的知識方面還存在差距。此外，通過多個存儲(例如，IBM 的多態(tài)存儲)管理更新的能力是必要的。

關(guān)于更新過程的完整性、最終一致性、沖突的更新以及流暢的運(yùn)行時性能，有很多需要考慮的因素?？赡苡袡C(jī)會考慮現(xiàn)有分布式數(shù)據(jù)存儲的不同變體，這些存儲設(shè)計用于處理增量的級聯(lián)更新。管理不斷變化的模式和類型系統(tǒng)，而不與系統(tǒng)中已有的知識產(chǎn)生不一致，也是至關(guān)重要的。例如，Google 通過將元模型層概念化成多個層來解決這個問題。較低的基本層保持相當(dāng)穩(wěn)定，較高的層次是通過元類型(實(shí)際上是類型的實(shí)例)的概念構(gòu)建的，它可以用來類型豐富系統(tǒng)。

從多個結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源中抽取知識

盡管在自然語言理解方面取得了最新進(jìn)展，結(jié)構(gòu)化知識(包括實(shí)體、它們的類型、屬性和關(guān)系)的提取仍然是一個全面的挑戰(zhàn)。圖譜的大規(guī)模生長不僅需要人工方法，還需要在開放域中實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督和半監(jiān)督的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)知識提取。

例如，在 eBay 的產(chǎn)品知識圖譜中，許多圖譜關(guān)系是從列表和賣家目錄中的非結(jié)構(gòu)化文本中提取出來的; IBM 的Discovery知識圖譜依賴于文檔作為圖中表示的事實(shí)證據(jù)。傳統(tǒng)的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)框架需要勞動密集型的人工注釋來訓(xùn)練知識提取系統(tǒng)。采用完全無監(jiān)督的方法(矢量表示的聚類)或半監(jiān)督的方法(利用已有知識進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)督、多實(shí)例學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)等)可以減少或消除這種高成本。實(shí)體識別、分類、文本和實(shí)體嵌入都被證明是有用的工具，可以將非結(jié)構(gòu)化文本鏈接到我們所知道圖譜中的實(shí)體。

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