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文档简介

以匠心致创新第二章人工智能主要研究方向《人工智能应用导论》目录机器感知与模式识别自然语言处理与理解知识图谱与知识工程2.12.22.3以匠心致创新2.3知识图谱与知识工程目标1、掌握什么是知识图谱2、了解知识图谱技术案例3、了解知识图谱的存储重点1、什么是知识图谱2、知识图谱技术案例难点1、知识图谱技术案例2.3.1知识工程概述知识工程从大数据中挖掘知识，可以弥合大数据机器学习底层特征与人类认知的鸿沟。知识图谱将信息表达成更接近人类认知世界的形式，可以将内容从符号转化为计算机可理解和计算的语义信息，可以更好地理解信息内容。2.3.2知识图谱定义知识图谱：“知识图谱本质上是语义网络（SemanticNetwork）的知识库”，可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relationalGraph）。2.3.3知识图谱技术案例已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广泛的应用，如搜索引擎的智能回答：比如在百度搜索输入：曹植的父亲，百度搜索自动推荐的首条记录就是“曹操”结构化数据非结构化数据实体命名识别（NameEntityRecognition）关系抽取（RelationExtraction）指代消解（CoreferenceResolution）

这家酒店是我在纽约最喜欢的希尔顿酒店，它位于时代广场附近的42街，靠近所有的地铁、百老汇演出场所，毗邻少年奶酪蛋糕，维吉尔烧烤等美食餐厅。2.3.3知识图谱技术案例2.3.4知识图谱的存储由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做查询的时候需要大量的表连接

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