人工智能技术基础 课件 第5、6章 知识图谱、 AI图像技术.pptx

人工智能技术基础;;为什么需要知识图谱？;Ronaldo Luís Nazário de Lima;估计绝大多数中国人不明白上面的文本代表什么意思。没关系，我们看看它对应的中文： 罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马 这下大部分人都知道这是一个人的名字了，当然，不出什么意外，还是个外国人。但还是有一部分人不知道这个人具体是谁。下面是关于他的某张图片： ;从这张图片我们又得到了额外信息，他是一位足球运动员。对足球不熟悉的可能还是对他没有什么印象。那么再看看下面这张图片：; 之所以举这样一个例子，是因为，计算机一直面临着这样的困境——无法获取网络文本的语义信息。尽管近些年人工智能得到了长足的发展，在某些任务上取得超越人类的成绩，但离一台机器拥有一个两三岁小孩的智力这样一个目标还有一段距离。这距离的背后很大一部分原因是机器缺少知识。 如同上面的例子，机器看到文本的反应和我们看到罗纳尔多葡萄牙语原名的反应别无二致。为了让机器能够理解文本背后的含义，我们需要对可描述的事物(实体)进行建模，填充它的属性，拓展它和其他事物的联系，即，构建机器的先验知识。就以罗纳尔多这个例子说明，当我们围绕这个实体进行相应的扩展，我们就可以得到下面这张知识图。 ; 机器拥有了这样的先验知识，当它再次看到Ronaldo Luís Nazário de Lima，它就会“想”：“这是一个名字叫Ronaldo Luís Nazário de Lima的巴西足球运动员。”这和我们人类在看到熟悉的事物，会做一些联想和推理是很类似的。; Google为了提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率，于2012年5月16日发布了知识图谱(Knowledge Graph)。有知识图谱作为辅助，搜索引擎能够洞察用户查询背后的语义信息，返回更为精准、结构化的信息，更大可能地满足用户的查询需求。Google知识图谱的宣传语“things not strings”给出了知识图谱的精髓，即，不要无意义的字符串，而是获取字符串背后隐含的对象或事物。; 还是以罗纳尔多为例，我们想知道罗纳尔多的相关信息(很多情况下，用户的搜索意图可能也是模糊的，这里我们输入的查询为“罗纳尔多”)，在之前的???本，我们只能得到包含这个字符串的相关网页作为返回结果，然后不得不进入某些网页查找我们感兴趣的信息；现在，除了相关网页，搜索引擎还会返回一个“知识卡片”，包含了查询对象的基本信息和其相关的其他对象(C罗名字简称也为罗纳尔多，搜索引擎只是根据“罗纳尔多”的指代概率返回了“肥罗”这个罗纳尔多的基本资料，但也许你需要C罗的相关信息，那么搜索引擎把C罗这个实体作为备选项列出)，如下图红色方框中的内容。 如果我们只是想知道罗纳尔多的国籍、年龄、婚姻状况、子女信息，那么我们不用再做多余的操作。在最短的时间内，我们获取了最为简洁，最为准确的信息。; 由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。 谷歌为了利用网络多源数据构建的知识库来增强语义搜索，提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率，于2012年5月16日首先发布了知识图谱（Knowledge Graph）。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。Google、百度和搜狗等搜索引擎公司为了改进搜索质量，纷纷构建知识图谱，分别称为知识图谱、知心和知立方。;知识图谱目的;知识图谱的定义;;·知识图谱的本质：知识库、语义网络;·知识图谱的形式：RDF、图数据库;·知识图谱本质上是一种语义网络，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/属性 ·关系事实=（head，relation，tail） ·head：头部实体 ·relation：关系/属性 ·tail：尾部实体;知识图谱的图表示;知识图谱通用表示;; 知识图谱离我们并不遥远，例如我们使用搜索引擎搜索“姚明”的时候，搜索结果页面的右侧还会出现“姚明”相关的信息比如姚明的女儿、配偶、曾经的队友、有过合作的人物等。;; 智能搜索引擎是根据目前搜索引擎的发展趋势，除提供传统的全网快速检索、相关度排序等基本功能外，还提供用户角色登记、用户兴趣自动识别、内容的语义理解、智能化信息过滤和推送等功能，为用户提供一个真正智能化、个性化的网络信息搜集工具。;;深度优先搜索(Depth-first Search);广度优先搜索(Breadth-first Search）;;八皇后问题;八皇后问题;八皇后问题的盲目搜索策略;八皇后