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    知識(shí)圖譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程及相關(guān)應(yīng)用

    2024-07-07 04:34:04孫利平劉亮彭胡萍
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2024年18期
    關(guān)鍵詞:知識(shí)圖譜大數(shù)據(jù)

    孫利平 劉亮 彭胡萍

    摘 ?要:目前,人類已經(jīng)邁入信息時(shí)代的大門,大數(shù)據(jù)技術(shù)得到廣泛化應(yīng)用,信息數(shù)據(jù)成為一項(xiàng)寶貴的資源,通過(guò)知識(shí)圖譜可以對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、利用,挖掘高價(jià)值信息,以便為決策制定等多方面提供重要支持?;诖?,該文圍繞知識(shí)圖譜的技術(shù)實(shí)現(xiàn)及相關(guān)應(yīng)用展開(kāi)深入、全面的探析。

    關(guān)鍵詞:知識(shí)圖譜;技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程;知識(shí)檢索;知識(shí)組織;大數(shù)據(jù)

    中圖分類號(hào):TP311.1 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ? ? ?文章編號(hào):2095-2945(2024)18-0024-04

    Abstract: At present, mankind has entered the door of the information age, big data technology has been widely applied, and information data has become a valuable resource. Massive data can be integrated and utilized through the knowledge graph, and high-value information can be mined. In order to provide important support for decision-making and other aspects. Based on this, this paper makes an in-depth and comprehensive analysis on the technical implementation and related applications of knowledge graph.

    Keywords: knowledge graph; technology implementation process; knowledge retrieval; knowledge organization; big data

    近些年,隨著信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),其中對(duì)于傳統(tǒng)的Web內(nèi)容而言,組織結(jié)構(gòu)非常松散,并不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效化、智能化處理,無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)技術(shù)下關(guān)于知識(shí)組織、知識(shí)應(yīng)用、知識(shí)整合等方面的需求。與此同時(shí),用戶關(guān)于知識(shí)服務(wù)方面的需求日益多元化、復(fù)雜化,并且期望值也明顯提高,而在該種環(huán)境下對(duì)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行定位漸漸發(fā)展成為廣大網(wǎng)絡(luò)用戶在未來(lái)發(fā)展過(guò)程中的一種迫切需求。因此,要以大數(shù)據(jù)環(huán)境下的知識(shí)組織原則作為重要切入點(diǎn),積極探尋與網(wǎng)絡(luò)信息資源屬性、技術(shù)發(fā)展特征等多方面密切相關(guān),而且還可以切實(shí)滿足廣大用戶多元化認(rèn)知需求的知識(shí)組織方法,從而從更廣維度、更深層次對(duì)人類知識(shí)的整體性及不同知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行剖析[1]。知識(shí)圖譜一般是利用“搜索+知識(shí)庫(kù)”的方法匯總整理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上將知識(shí)立體化、形象化、直觀化地展現(xiàn)給用戶。另外,通過(guò)知識(shí)圖譜還可以精準(zhǔn)、詳細(xì)描述不同層次及不同粒度的抽象概念,從嚴(yán)格意義上來(lái)講,知識(shí)圖譜實(shí)質(zhì)上是對(duì)客觀知識(shí)的一種映射,可以將其視為互聯(lián)網(wǎng)資源組織發(fā)展過(guò)程中的一個(gè)重要基礎(chǔ),從而使資源的知識(shí)整合、智能化檢索等各項(xiàng)功能轉(zhuǎn)變成為現(xiàn)實(shí)[2]。

    1 ?知識(shí)圖譜的概念及基本功能

    知識(shí)圖譜是把關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集等作為基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注,明確不同知識(shí)資源的關(guān)聯(lián),由此開(kāi)展語(yǔ)義分析及挖掘,根據(jù)語(yǔ)義處理能力、開(kāi)放互聯(lián)能力等為用戶提供瀏覽檢索等多項(xiàng)服務(wù)。就本質(zhì)意義上而言,知識(shí)圖譜是一種特殊化的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),也是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一個(gè)成果體現(xiàn)。最近幾年,Web資源數(shù)量顯著增多,并且RDF數(shù)據(jù)被發(fā)布與共享,在這些因素的共同影響之下,互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)及知識(shí)內(nèi)容也產(chǎn)生了重大變化,即由涵蓋網(wǎng)頁(yè)間超鏈接的文檔萬(wàn)維網(wǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)不同實(shí)體間關(guān)系進(jìn)行精準(zhǔn)描述的萬(wàn)維網(wǎng),經(jīng)過(guò)該方面轉(zhuǎn)化之后,為知識(shí)探索、挖掘、利用等多方面內(nèi)容提供了重要路徑[3]。

    知識(shí)圖譜的基本功能包含3個(gè)方面:第一,可以為廣大用戶提供智能化的檢索服務(wù),并從本質(zhì)上規(guī)避語(yǔ)言的歧義性;第二,通過(guò)信息元側(cè)邊欄可以對(duì)知識(shí)進(jìn)行歸納、梳理,以便更加職能、高效、全面地展現(xiàn)給用戶;第三,通過(guò)信息推薦,可以為廣大用戶提供范圍更廣、涉及內(nèi)容更多的知識(shí)[4]。

    2 ?知識(shí)圖譜的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程

    知識(shí)圖譜的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程包含5部分,即知識(shí)獲取、知識(shí)融合、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)檢索和可視化展現(xiàn)結(jié)果,詳情如圖1所示。

    2.1 ?知識(shí)獲取

    為了對(duì)知識(shí)進(jìn)行豐富、完善,進(jìn)一步提高知識(shí)服務(wù)質(zhì)量,以便為廣大用戶提供高質(zhì)量的答案,知識(shí)圖譜中不僅需要包含多領(lǐng)域的常識(shí)性知識(shí),同時(shí)還應(yīng)當(dāng)對(duì)知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行動(dòng)態(tài)化更新、完善。知識(shí)圖譜的服務(wù)范圍、服務(wù)深度等會(huì)受到多方面因素的直接影響,比如知識(shí)數(shù)量、知識(shí)質(zhì)量等,因此在構(gòu)建知識(shí)圖譜時(shí),要將全面、豐富的知識(shí)內(nèi)容作為支撐。通常情況下,不同領(lǐng)域的常識(shí)性知識(shí)源自多個(gè)方面,如百科類站點(diǎn)、垂直站點(diǎn)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等,但是不同站點(diǎn)中的知識(shí)也是不斷更新的,所以知識(shí)圖譜也需要做好知識(shí)獲取工作,以便豐富知識(shí)內(nèi)容[5]。

    新時(shí)代環(huán)境下,用戶交互的頻率日益提升,由此而形成的用戶交互內(nèi)容不斷增多,越來(lái)越多的用戶開(kāi)始參加網(wǎng)絡(luò)信息創(chuàng)建、網(wǎng)絡(luò)信息組織、網(wǎng)絡(luò)信息傳播等多方面活動(dòng),在此過(guò)程中也會(huì)形成海量的信息數(shù)據(jù),該方面也是知識(shí)圖譜必須要進(jìn)行整合的知識(shí)內(nèi)容。與此同時(shí),知識(shí)圖譜需要根據(jù)用戶的興趣愛(ài)好,為用戶推薦一些專業(yè)化、豐富化,并且具備較強(qiáng)針對(duì)性的知識(shí),若想實(shí)現(xiàn)該方面目標(biāo),還需要對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、整合,例如表明用戶個(gè)人身份的信息、用戶訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)等。再比如,可以對(duì)用戶查詢內(nèi)容進(jìn)行提取、整合,然后在此基礎(chǔ)上剖析用戶的興趣愛(ài)好,然后再根據(jù)用戶點(diǎn)擊的鏈接、用戶搜索時(shí)的停留時(shí)間等信息評(píng)判用戶關(guān)于所搜尋答案的滿意度,從而獲取用戶的行為數(shù)據(jù),以便后期為用戶提供針對(duì)性的知識(shí)服務(wù)。

    當(dāng)在獲取知識(shí)時(shí)需要應(yīng)用多項(xiàng)技術(shù),例如語(yǔ)言處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等,尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)水平持續(xù)提升,對(duì)智能化數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、提取、挖掘和利用是開(kāi)展分析工作的基礎(chǔ),也是信息數(shù)據(jù)價(jià)值的一種重要體系,知識(shí)資源實(shí)質(zhì)上為知識(shí)推理、數(shù)據(jù)分析等多項(xiàng)工作提供了至關(guān)重要的參考[6]。

    2.2知識(shí)融合

    由于知識(shí)圖譜中的信息數(shù)據(jù)是從不同站點(diǎn)、不同領(lǐng)域獲取整合而得,所以知識(shí)質(zhì)量良莠不齊,并且還存在重視交叉重疊、知識(shí)關(guān)聯(lián)度較弱等一系列問(wèn)題,不利于為客戶提供高質(zhì)量服務(wù),所以要立足于知識(shí)圖譜的發(fā)展及用戶需求促進(jìn)知識(shí)融合。知識(shí)融合屬于一種層次較高的知識(shí)組織,可以在同一個(gè)框架中對(duì)源自不同層面的知識(shí)進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)整合、利用,從而提高重要度計(jì)算精準(zhǔn)性及推理驗(yàn)證工作的合理性,對(duì)數(shù)據(jù)、信息、經(jīng)驗(yàn)和思想等內(nèi)容進(jìn)行高效化整合利用。就嚴(yán)格意義上來(lái)講,對(duì)于知識(shí)圖譜構(gòu)建關(guān)系的過(guò)程而言,實(shí)質(zhì)上就是對(duì)有關(guān)實(shí)體進(jìn)行挖掘,即找出用戶查詢過(guò)程中的共享實(shí)體,或者在查詢同一個(gè)鏈接時(shí)曾被多次提及的其他實(shí)體,并在此基礎(chǔ)上整合鏈接、統(tǒng)計(jì)鏈接,積極開(kāi)展用戶查詢?nèi)罩痉治龉ぷ?,明確查詢式主題的分布狀況,并利用科學(xué)化的方法驗(yàn)證分析同一主題中的實(shí)體類型,從而讓多個(gè)主體構(gòu)建密切關(guān)聯(lián)[7]。

    一般情況下,對(duì)于實(shí)體重要度而言,是通過(guò)PageRank等算法進(jìn)行計(jì)算,其中實(shí)體重要度計(jì)算結(jié)果會(huì)受到多方面因素的影響,比如實(shí)體屬性與實(shí)體間的邏輯關(guān)系、不同實(shí)體與語(yǔ)義關(guān)系的流行度等,所以在計(jì)算分析的過(guò)程中要對(duì)這2個(gè)方面進(jìn)行綜合性考量。如果用戶查詢過(guò)程中的實(shí)體被識(shí)別,那么客戶將可以立體化、形象化、直觀化地查看該實(shí)體的結(jié)構(gòu)化摘要,若具體查詢時(shí)涵蓋多個(gè)實(shí)體,則應(yīng)當(dāng)選取與查詢存在直接關(guān)聯(lián)的實(shí)體,并利用恰當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)更為重要的實(shí)體進(jìn)行展現(xiàn)。例如,當(dāng)查詢“張偉”這一姓名時(shí),會(huì)顯示1 000多個(gè)同名實(shí)體,而此時(shí)要根據(jù)重要度結(jié)論對(duì)這1 000多個(gè)實(shí)體進(jìn)行排序,然后再展現(xiàn)給用戶。

    2.3知識(shí)存儲(chǔ)

    在知識(shí)圖譜中,知識(shí)存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中,而該知識(shí)庫(kù)屬于一個(gè)關(guān)聯(lián)集合,涵蓋的內(nèi)容非常多。其中對(duì)于一些比較雜亂、繁瑣的信息數(shù)據(jù),應(yīng)當(dāng)在前期利用科學(xué)化的方法進(jìn)行融合處理,由此使其形成一個(gè)規(guī)范、有序的知識(shí)體系,并按照知識(shí)類別存儲(chǔ)知識(shí),將知識(shí)存放在各知識(shí)模塊中,最后再在此基礎(chǔ)上編制索引,確保用戶在知識(shí)檢索時(shí)可以獲得精準(zhǔn)化、高效化的結(jié)果,對(duì)知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘及高效化利用[8]。

    在對(duì)知識(shí)圖譜中涵蓋的知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、利用的過(guò)程中,要通過(guò)恰當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)介質(zhì)、存儲(chǔ)形式進(jìn)行存儲(chǔ),并且還要確保知識(shí)快速可讀,不會(huì)影響系統(tǒng)運(yùn)行效率及數(shù)據(jù)操作管理水平等。當(dāng)更新、完善、修訂知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)時(shí),需要遵循相關(guān)性準(zhǔn)則,找出新知識(shí)、舊知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)度,使新舊知識(shí)保持較高的連貫性,不會(huì)產(chǎn)生新舊知識(shí)沖突的問(wèn)題,從而豐富知識(shí)庫(kù)內(nèi)容,為用戶展現(xiàn)更加豐富的知識(shí)服務(wù)。

    2.4知識(shí)檢索

    知識(shí)檢索是將傳統(tǒng)的知識(shí)組織體系作為參考,實(shí)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)、概念語(yǔ)義檢索等目標(biāo),進(jìn)而為用戶提供智能化檢索服務(wù)。其中在知識(shí)圖譜之中,知識(shí)檢索包括2類核心,一類是從知識(shí)庫(kù)中找出的與之表現(xiàn)為對(duì)應(yīng)關(guān)系的實(shí)體;另一類是根據(jù)實(shí)體類別、實(shí)體關(guān)系等找出的關(guān)聯(lián)實(shí)體。

    用戶的查詢式是指在語(yǔ)義分析理解的基礎(chǔ)上,對(duì)自動(dòng)生成的標(biāo)準(zhǔn)查詢語(yǔ)句進(jìn)行整合、利用,然后通過(guò)檢索系統(tǒng)進(jìn)行解析,并把解析結(jié)果與知識(shí)庫(kù)中存在的知識(shí)進(jìn)行匹配,最后再開(kāi)展統(tǒng)計(jì)分析、推理排序、預(yù)測(cè)判斷等工作。與此同時(shí),系統(tǒng)也會(huì)參照查詢?cè)~語(yǔ)表達(dá)的基本概念、語(yǔ)義內(nèi)涵等內(nèi)容,檢索此詞語(yǔ)的同義詞、近義詞等相關(guān)內(nèi)容,由此對(duì)相關(guān)概念內(nèi)容進(jìn)行豐富、擴(kuò)充,避免產(chǎn)生漏檢問(wèn)題。

    2.5可視化展現(xiàn)結(jié)果

    知識(shí)圖譜可視化展現(xiàn)結(jié)果能夠?yàn)橛脩魩?lái)直觀化、智能化、高效化的體驗(yàn)感,即利用可視化技術(shù)把原本知識(shí)庫(kù)中所存在的枯燥、靜態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾蜗蠡?、立體化的內(nèi)容,以便用戶進(jìn)行分析理解。一般是將內(nèi)容放置于一個(gè)信息欄之中,用戶可以直觀、形象地找出自身所需的知識(shí),解答個(gè)人疑惑。同時(shí),豐富的可視化展現(xiàn)形式還可以為用戶提供圖片、列表等信息內(nèi)容展現(xiàn)形式,豐富用戶交互元素,使用戶獲得優(yōu)良的體驗(yàn)感,例如試聽(tīng)、圖片瀏覽等,可以使用戶通過(guò)豐富化的形式獲取知識(shí)。比如,當(dāng)對(duì)“開(kāi)國(guó)將領(lǐng)”進(jìn)行搜索時(shí),所呈現(xiàn)的內(nèi)容不但包含文字介紹,并且還附列有每一位將帥的照片及視頻資料等;再比如,當(dāng)對(duì)“張藝謀導(dǎo)演的電影作品”進(jìn)行搜索,所展現(xiàn)的信息欄中不但列出了張藝謀導(dǎo)演的所有電影,而且還可以根據(jù)時(shí)間、觀眾好評(píng)度、地區(qū)等進(jìn)行精準(zhǔn)化搜索,以便幫助用戶對(duì)目標(biāo)進(jìn)行快速鎖定。

    在知識(shí)圖譜可視化展現(xiàn)方面,一方面要確保所展現(xiàn)答案的全面性、精準(zhǔn)性,另一方面還應(yīng)當(dāng)基于可視化展現(xiàn)要求,合理規(guī)劃知識(shí)模塊位置、精準(zhǔn)把控內(nèi)容粒度等。在可視化展現(xiàn)過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)應(yīng)用多項(xiàng)技術(shù),例如Web客戶端技術(shù)、可視化技術(shù)等,確保用戶可以在最短時(shí)間范圍內(nèi)獲取知識(shí)及答案。

    3 ?知識(shí)圖譜的實(shí)踐應(yīng)用

    3.1 ?知識(shí)圖譜在現(xiàn)代電商平臺(tái)方面的應(yīng)用

    電商平臺(tái)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,一般需要對(duì)所售商品進(jìn)行可視化展現(xiàn),具體展示的內(nèi)容包含商品文字介紹、商品圖片、商品視頻等,使消費(fèi)者可以更加全面、詳細(xì)地了解產(chǎn)品。電商運(yùn)營(yíng)平臺(tái)所提供商品信息的完善性、關(guān)于產(chǎn)品的視覺(jué)感官體驗(yàn)等多方面將直接影響消費(fèi)者的信息感受,通過(guò)知識(shí)圖譜能夠?qū)﹄娚唐脚_(tái)的交互性、易用性等多方面進(jìn)行改進(jìn),確保用戶獲得優(yōu)良的體驗(yàn)感,而對(duì)于電商平臺(tái)而言,可以對(duì)用戶偏好信息進(jìn)行整合、挖掘、利用,以便基于用戶偏好信息為用戶提供高質(zhì)量服務(wù),確保用戶可以購(gòu)買到滿意的產(chǎn)品。

    比如,阿里巴巴在日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中便應(yīng)用了知識(shí)圖譜。在2011年期間,阿里巴巴立足于業(yè)務(wù)發(fā)展需求,將“淘寶”拆分為3家不同的公司,其一是一淘網(wǎng)、其二是淘寶網(wǎng)、其三是淘寶商城。一淘網(wǎng)主要是對(duì)用戶在采購(gòu)過(guò)程中所遭遇的各類問(wèn)題進(jìn)行高效化處理,基于用戶需求為客戶制定合理、科學(xué)的購(gòu)物方案,使用戶可以購(gòu)買到性價(jià)比高的商品,提高用戶滿意度及體驗(yàn)感。當(dāng)用戶在電商平臺(tái)中自主搜索某一個(gè)商品關(guān)鍵詞時(shí),知識(shí)圖譜會(huì)根據(jù)“關(guān)鍵詞”為用戶展現(xiàn)商品信息,具體包含使用建議、搭配信息、選購(gòu)技巧及流行趨勢(shì)等內(nèi)容,以便使用戶基于搜索結(jié)果做出最適宜自身的決策,從而滿足用戶的多元化需求。

    3.2 ?知識(shí)圖譜在社交網(wǎng)站方面的應(yīng)用

    2013年,F(xiàn)acebook成功設(shè)計(jì)了“Graph Search”,將人、地點(diǎn)、事情這3個(gè)方面進(jìn)行有效關(guān)聯(lián),核心目的是基于知識(shí)圖譜分析不同人群是如何關(guān)聯(lián)的,該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化的自然語(yǔ)言查詢,比如用戶搜索“附近熱度最高的咖啡店”“與我距離最短的酒店”等信息時(shí),知識(shí)圖片將會(huì)為用戶展現(xiàn)出社交網(wǎng)站中與自己最相關(guān)的人、照片、地點(diǎn)等信息數(shù)據(jù),以便使用戶快速找到志同道合的朋友,滿足自身在社交方面的需求。

    3.3 ?知識(shí)圖譜在問(wèn)答系統(tǒng)方面的應(yīng)用

    問(wèn)答系統(tǒng)是一種信息檢索系統(tǒng),即通過(guò)簡(jiǎn)潔化、精準(zhǔn)化的語(yǔ)言回答用戶問(wèn)題。問(wèn)答系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中,需要海量的信息數(shù)據(jù)及完善化的知識(shí)庫(kù)作為重要支撐,若想實(shí)現(xiàn)該方面目標(biāo),一方面要求系統(tǒng)對(duì)不同領(lǐng)域、不同層面的知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取及整合,另一方面還需要用戶定期錄入數(shù)據(jù),由此對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行完善及豐富。而在問(wèn)答系統(tǒng)中引入知識(shí)圖譜能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)抽取一些重要事件的相關(guān)信息數(shù)據(jù),然后將其直接作為問(wèn)題的答案,并由此建構(gòu)合理、科學(xué)的知識(shí)庫(kù)。當(dāng)精準(zhǔn)識(shí)別用戶自然語(yǔ)言問(wèn)題后,要通過(guò)適宜、科學(xué)、合理的方法提取與之高度匹配的答案,評(píng)判時(shí)間與空間的吻合度,再通過(guò)直觀、形象、立體的形式展現(xiàn)給用戶,使用戶可以通過(guò)問(wèn)答系統(tǒng)獲取所需答案,從而提高客戶滿意度及體驗(yàn)感。目前,市面上的問(wèn)答系統(tǒng)均應(yīng)用了知識(shí)圖譜,例如手機(jī)中的語(yǔ)音助手,可以自助回答用戶提出的問(wèn)題等,這些均是知識(shí)圖譜在問(wèn)答系統(tǒng)方面的具體應(yīng)用。

    4 ?結(jié)束語(yǔ)

    總而言之,知識(shí)圖譜是新時(shí)代環(huán)境下衍生的一種知識(shí)組織與檢索技術(shù),為人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)了極大的便利,得到了極為廣泛的應(yīng)用。目前,知識(shí)圖譜仍處于初期探索階段,在具體應(yīng)用過(guò)程中仍存在諸多難題,比如知識(shí)庫(kù)自動(dòng)擴(kuò)充無(wú)法實(shí)現(xiàn)、推理規(guī)則學(xué)習(xí)過(guò)程復(fù)雜、知識(shí)可信度低等問(wèn)題;再比如,采取何種方式對(duì)用戶需求進(jìn)行分析、如何智能化整理用戶搜索結(jié)果等,這些均是知識(shí)圖譜發(fā)展過(guò)程中亟待解決的重大問(wèn)題。相信在未來(lái)知識(shí)圖譜將會(huì)得到進(jìn)一步發(fā)展,應(yīng)用范圍也會(huì)越來(lái)越廣,進(jìn)而造福人類!

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