不看后悔|分分钟教你做知识图谱大数据专家

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知识图谱示例

假设你想搜与“联想”有关的信息&＃xff0c;下图是谷歌搜索结果。请观察左侧和右侧红框的搜索结果有什么不同呢&＃xff1f;

新闻媒体行业进行新闻推荐、关系挖掘等。下图&＃xff0c;我的天哪&＃xff01;特朗普竟然给扎克伯格提供过婚姻建议。知识图谱在成功吸引我的注意力后&＃xff0c;便可以推荐相应的新闻给我阅读了。都是套路&＃xff0c;心碎。

2016年底谷歌的知识图谱已经包含了700亿条关系&＃xff0c;而这仅是浩瀚知识的九牛一毛。在如此规模上&＃xff0c;敏捷的响应速度至关重要。如何将知识图谱大数据技术推动达到企业级应用也是我们联想大数据实验室攻克的一项难题。

知识图谱是高度结构化的数据。如何从无数网页、文本、书籍等非结构化信息中完全自动化精准抽取知识图谱&＃xff0c;目前来讲&＃xff0c;还是业界未解之谜。学术界做的比较好的有DeepDive等&＃xff0c;不过仍然距离业界应用有较高门槛和改进空间。