• Ein Wissensgraph, auch semantisches Netzwerk genannt, stellt ein Netzwerk realer Entitäten wie Objekte, Ereignisse, Situationen oder Konzepte dar.
  • Ein Wissensgraph ist eine Datenbank, die KI-Systemen die Verarbeitung komplexer und miteinander verbundener Daten ermöglicht.

Unternehmen nutzen zunehmendKI-Anwendungen, um Entscheidungen zu treffen. Allerdings haben KI-Systeme noch nicht ihr volles Potenzial als zuverlässige Lösungen für komplexe Probleme erreicht. Weder KI noch Wissensgraphen sind neue Technologien; erst in letzter Zeit sind sie gereift und haben ihre Kräfte vereint. Während Daten und Rechenleistung ihren Aufstieg im letzten Jahrzehnt vorangetrieben haben, war es die starke Kombination beider, die das Interesse an kontextbezogener KI geweckt hat.

Das Konzept des Wissensgraphen

EinWissensgraph, auch semantisches Netzwerk genannt, stellt ein Netzwerk realer Entitäten — wie Objekte, Ereignisse, Situationen oder Konzepte — dar und veranschaulicht die Beziehungen zwischen ihnen. Diese Informationen werden normalerweise in einer graphentauglichen Datenbank gespeichert und als graphische Struktur visualisiert, daher der Begriff „Wissensgraph“.

Ein Wissensgraph besteht aus drei Hauptelementen: Knoten, Kanten und Beschriftungen. Jedes Objekt, jeder Ort oder jede Person kann ein Knoten sein. Es ist auch anzumerken, dass die Definitionen von Wissensgraphen variieren und einige Studien zeigen, dass sich Wissensgraphen nicht von Wissensdatenbanken oderOntologienunterscheiden.

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KI-gestützte Konstruktion von Wissensgraphen

Daten sind überall. KI ist unverzichtbar geworden, um große Informationsmengen zu speichern und zu organisieren – unter Verwendung des „Wissensgraphen“. Der Wissensgraph ist eine Datenbank, die es einem KI-System ermöglicht, komplexe und miteinander verbundene Daten zu verarbeiten. Er speichert Informationen als Netzwerk von Datenpunkten, die durch verschiedene Arten von Beziehungen verbunden sind. Der Wissensgraph treibt die Internetsuche, Empfehlungssysteme und Chatbots an.

In den letzten zehn Jahren haben Deep Learning und Encoder-Decoder-Transformer-Architekturen das Feld der künstlichen Intelligenz grundlegend verändert und die Techniken der Wissenswahrnehmung erheblich verbessert. Neuronale Netze können nun netzwerkweite Daten nutzen, um Sprachmodelle vollständig unüberwacht zu lernen und so große Mengen an Basiswissen zu speichern. Die meisten Daten in einem Unternehmen liegen normalerweise in Form von Textdokumenten vor.

Daher erfordert die Konstruktion eines Wissensgraphen auf Basis dieser Daten eine maßgeschneiderte Informationsextraktionsanalyse zur Identifizierung von Entitäten und zur Extraktion von Beziehungen. Dieser Prozess wird auch als Wissensdatenbank-Befüllung bezeichnet, und eine seiner Aufgaben ist das Füllen von Slots.

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Anwendung und Potenzial der Kombination von KI und Wissensgraphen

Bildung:Bildung ist für die Entwicklung der menschlichen Gesellschaft von großer Bedeutung. Viele Forschungen konzentrierten sich auf den Einsatz intelligenter Anwendungen zur Verbesserung der Bildungsqualität. Insbesondere im Zeitalter von Big Data wird die Datenverarbeitung aufgrund der Komplexität und der unstrukturierten Natur von Bildungsdaten zu einer Herausforderung. Daher neigen intelligente Bildungssysteme dazu, strukturierte Daten wie Wissensgraphen zu verwenden. Einige auf Wissensgraphen basierende Anwendungen unterstützen den Bildungsprozess, mit besonderem Schwerpunkt auf Datenverarbeitung und Wissenstransfer.

Wissenschaftliche Forschung:Neben der Erstellung akademischer Wissenskarten nutzen viele Forscher Wissensgraphen, um eine Vielzahl von Anwendungen zu entwickeln, die der wissenschaftlichen Forschung zugutekommen. Es wird ein Modell zur Verwaltung wissenschaftlicher Publikationen vorgeschlagen, um Nicht-Forschern zu helfen, Nachhaltigkeitsansätze aus der Forschung zu verstehen. Sie bauten ein akademisches Netzwerk auf Basis des Wissensgraphen, um wissenschaftliche Entitäten zu verwalten. Wissenschaftliche Entitäten, darunter Forscher, Artikel, Zeitschriften und Organisationen, sind hinsichtlich ihrer Eigenschaften voneinander abhängig.

Soziale Netzwerke:Mit der schnellen Entwicklung sozialer Medien wie Facebook und Twitter haben Online-soziale Netzwerke Einzug in das menschliche Leben gehalten und viele Vorteile gebracht, wie den Aufbau sozialer Beziehungen und einen bequemen Zugang zu Informationen. Verschiedene soziale Wissensgraphen werden modelliert und angewendet, um Schlüsselinformationen aus sozialen Netzwerken zu analysieren. Diese Wissensgraphen werden in der Regel auf der Grundlage der Aktivitäten der Menschen und ihrer Veröffentlichungen in sozialen Medien erstellt und in vielen Anwendungen mit unterschiedlichen Funktionen eingesetzt.