• Граф знаний, также называемый семантической сетью, представляет собой сеть реальных сущностей — таких как объекты, события, ситуации или понятия.
  • Граф знаний — это база данных, которая позволяет системам ИИ обрабатывать сложные и взаимосвязанные данные.

Компании всё чаще используютИИ-приложения для принятия решений. Однако системы ИИ ещё не достигли своего полного потенциала как надёжные решения сложных проблем. Ни ИИ, ни граф знаний не являются новыми технологиями; лишь недавно они созрели и объединили свои возможности. Если за последнее десятилетие их рост подпитывали данные и вычислительные мощности, то именно их мощное сочетание вызвало интерес к контекстному ИИ.

Понятие графа знаний

Граф знаний, также называемый семантической сетью, представляет собой сеть реальных сущностей — таких как объекты, события, ситуации или понятия — и иллюстрирует связи между ними. Эта информация обычно хранится в графовой базе данных и визуализируется в виде графической структуры, отсюда и термин «граф» знаний.

Граф знаний состоит из трёх основных элементов: узлов, рёбер и меток. Любой объект, место или человек может быть узлом. Также стоит отметить, что определения графов знаний различаются, и некоторые исследования показывают, что графы знаний не отличаются от баз знаний илионтологий.

Читайте также:Shanghai Binling сочетает ИИ с разработкой игр и образованием

Построение графов знаний с помощью ИИ

Данные повсюду. ИИ стал незаменимым для хранения и организации огромных объёмов информации — с помощью «графа знаний». Граф знаний — это база данных, которая позволяет системе ИИ обрабатывать сложные и взаимосвязанные данные. Он хранит информацию в виде сети точек данных, связанных различными типами отношений. Граф знаний обеспечивает работу интернет-поиска, систем рекомендаций и чат-ботов.

За последние десять лет глубокое обучение и архитектуры трансформеров «кодер-декодер» фундаментально изменили область искусственного интеллекта, значительно улучшив методы восприятия знаний. Нейронные сети теперь могут использовать данные веб-масштаба для полностью неконтролируемого обучения языковых моделей, накапливая тем самым огромные объёмы базовых знаний. Большая часть данных в компании обычно существует в виде текстовых документов. Поэтому построение графа знаний на основе таких данных требует индивидуального анализа извлечения информации для идентификации сущностей и извлечения связей.

Этот процесс также известен как заполнение базы знаний, и одна из его задач — заполнение слотов.

Читайте также:Астрология и ИИ: древнее искусство в XXI веке

Применение и потенциал ИИ в сочетании с графом знаний

Образование:Образование имеет огромное значение для развития человеческого общества. Многие исследования были посвящены внедрению интеллектуальных приложений для повышения качества образования. В эпоху больших данных обработка данных становится сложной задачей из-за комплексности и неструктурированного характера образовательных данных. Поэтому интеллектуальные образовательные системы, как правило, используют структурированные данные, такие как графы знаний. Некоторые приложения на основе графов знаний поддерживают образовательный процесс, уделяя особое внимание обработке данных и распространению знаний.

Научные исследования:Помимо создания академических карт знаний, многие исследователи используют графы знаний для разработки разнообразных приложений, полезных для науки. Предложена модель управления научными публикациями, помогающая не исследователям разобраться в подходах к устойчивому развитию, выработанных в ходе научных изысканий. Они построили академическую сеть на основе графа знаний для управления научными сущностями. Научные сущности, включая исследователей, статьи, журналы и организации, взаимосвязаны по своим свойствам.

Социальные сети:С быстрым развитием таких социальных медиа, как Facebook и Twitter, онлайн-социальные сети проникли в жизнь людей и принесли множество преимуществ, включая построение социальных связей и удобный доступ к информации. Различные социальные графы знаний моделируются и применяются для анализа ключевой информации из социальных сетей. Такие графы знаний обычно строятся на основе активности людей и их публикаций в социальных медиа и используются во многих приложениях с разными функциями.