一、看到的不仅仅是字符串

当你看见下面这一串文本你会联想到什么？

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：

从这张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：

我再加上当初那洗脑的广告词：“保护嗓子，请用金嗓子喉片。 广西金嗓子！”。这下应该许多人都知道他是谁了，毕竟多年前被这洗脑的广告语摧残了很长一段时间。

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。

Notice: 需要说明的是，上面的知识图并不代表知识图谱的实际组织形式，相反，它还会让读者对知识图谱产生一定的误解。在下一个部分，我会给出这张图所包含内容在知识图谱中更形式化的表示。实际上，我看到许多介绍知识图谱的文章都喜欢给出此种类型的图，却又不给出相应的说明，这可能会让读者一开始就进入理解的误区。

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”)，在之前的版本，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。

当然，这只是知识图谱在搜索引擎上的一部分应用场景。举这个例子也是为了表明，知识图谱这样一种概念、或者技术，它的诞生是符合计算机科学、互联网发展潮流的。关于知识图谱的更多应用，会在之后的另一篇文章中给出。

二、知识图谱的前世今生

通过上面这个例子，读者应该对知识图谱有了一个初步的印象，其本质是为了表示知识。其实知识图谱的概念并不新，它背后的思想可以追溯到上个世纪五六十年代所提出的一种知识表示形式——语义网络 (Semantic Network)。语义网络由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系 (is-a 关系，比如：猫是一种哺乳动物；part-of 关系，比如：脊椎是哺乳动物的一部分)，如下图。在表现形式上，语义网络和知识图谱相似，但语义网络更侧重于描述概念与概念之间的关系，（有点像生物的层次分类体系——界门纲目科属种），而知识图谱则更偏重于描述实体之间的关联。

除了语义网络，人工智能的分支——专家系统，万维网之父 Tim Berners Lee 于 1998 年提出的语义网（Semantic Web）和在 2006 年提出的关联数据（Linked Data）都和知识图谱有着千丝万缕的关系，可以说它们是知识图谱前身。

目前，知识图谱并没有一个标准的定义 (gold standard definition)。我在这里借用一下“Exploiting Linked Data and Knowledge Graphs in Large Organisations”这本书对于知识图谱的定义：

A knowledge graph consists of a set of interconnected typed entities and their attributes.

即，知识图谱是由一些相互连接的实体和他们的属性构成的。换句话说，知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个 SPO 三元组 (Subject-Predicate-Object)。

在知识图谱中，我们用 RDF 形式化地表示这种三元关系。RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，是 W3C 制定的，用于描述实体 / 资源的标准数据模型。RDF 图中一共有三种类型，International Resource Identifiers(IRIs)，blank nodes 和 literals。下面是 SPO 每个部分的类型约束：

Subject 可以是 IRI 或 blank node。

Predicate 是 IRI。

Object 三种类型都可以。IRI 我们可以看做是 URI 或者 URL 的泛化和推广，它在整个网络或者图中唯一定义了一个实体 / 资源，和我们的身份证号类似。

literal 是字面量，我们可以把它看做是带有数据类型的纯文本，比如我们在第一个部分中提到的罗纳尔多原名可以表示为"Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^xsd:string。

blank node 简单来说就是没有 IRI 和 literal 的资源，或者说匿名资源。关于其作用，有兴趣的读者可以参考 W3C 的文档，这里不再赘述。我个人认为 blank node 的存在有点多余，不仅会给对 RDF 的理解带来额外的困难，并且在处理的时候也会引入一些问题。通常我更愿意用带有 IRI 的 node 来充当 blank node，行使其功能，有点类似 freebase 中 CVT(compound value type) 的概念。最后的参考资料会给出一篇写 blank node 缺陷的博客，有兴趣的读者可以看一看。

那么“罗纳尔多的中文名是罗纳尔多·路易斯·纳扎里奥·达·利马”这样一个三元组用 RDF 形式来表示就是：

我们其实可以认为知识图谱就包含两种节点类型，资源和字面量。借用数据结构中树的概念，字面量类似叶子节点，出度为 0。现在读者应该知道为什么我会说之前那幅图不准确，并会误导大家对知识图谱的理解了吧。"罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"作为字面量，是不能有指向外部节点的边的，况且之前的图并不能直观地体现知识图谱中资源 / 实体 (用 IRI 表示) 这样一个极其重要的概念。

三、总结

本文通过罗纳尔多这个例子引出了知识图谱的现实需求，继而给出了知识图谱的定义和相关概念，并介绍了知识图谱的 RDF 形式化表示。作为一篇科普文章，文中省略了许多技术细节。后续我会根据语义网技术栈（Semantic Web Stack，如下图）来介绍知识图谱实现过程中所需要的具体技术。另外，可能会结合实践，介绍如何利用关系型数据库中的数据来构建一个知识图谱，并搭建一个简易的基于知识图谱的问答系统 (KBQA)。

          课程目录
1. 1.1语言与知识
2. 1.2知识图谱的起源
3. 1.3知识图谱的价值
4. 1.4知识图谱的技术内涵
5. 2.1什么是知识表示
6. 2.2人工智能历史发展长河中的知识表示
7. 2.3知识图谱的符号表示方法
8. 2.4知识图谱的向量表示方法
9. 3.1基于关系型数据库的知识图谱存储
10. 3.2基于原生图数据库的知识图谱存储
11. 3.3原生图数据库实现原理浅析
12. 4.1重新理解知识工程与知识获取
13. 4.2.1知识抽取实体识别与分类（一）
14. 4.2.2知识抽取实体识别与分类（二）
15. 4.3.1知识抽取关系抽取与属性补全（一）
16. 4.3.2知识抽取关系抽取与属性补全（二）
17. 4.4知识抽取概念抽取
18. 4.5知识抽取事件识别与抽取
19. 4.6知识抽取技术前沿
20. 5.1什么是推理
21. 5.2知识图谱推理简介
22. 5.3.1基于Ontology的推理
23. 5.3.2基于规则的推理
24. 5.4.1基于嵌入学习的知识图谱推理
25. 5.4.2基于规则学习的知识图谱推理
26. 5.4.3OntologyEmbedding本体概念层推理
27. 6.1知识图谱融合概述
28. 6.2概念层融合本体匹配
29. 6.3实例层的融合实体对齐
30. 6.4知识融合技术前沿
31. 7.1智能问答系统概述
32. 7.2基于查询模版的知识图谱问答
33. 7.3基于语义解析的知识图谱问答
34. 7.4基于检索排序的知识图谱问答
35. 7.5基于深度学习的知识图谱问答
36. 8.1图的基本知识
37. 8.2基础图算法
38. 8.3.1图神经网络与图表示学习（一）
39. 8.3.2图神经网络与图表示学习（二）
40. 8.4图神经网络与知识图谱
41. 9.1多模态知识图谱
42. 9.2知识图谱与语言预训练
43. 9.3事理知识图谱
44. 9.4知识图谱与低资源学习