问题：
- 知识图谱究竟是什么？
可以看看开放知识图谱
其实就是将我们的语言拆分转换为符号表达，之后经过机器学习来将离散式的数据转化为可分布式的表达。
而知识图谱的构建，是可以不同的，根据需要来定！比如只是关于人际关系的，再比如关于某个人的所有的新闻，再比如全部是关于政府部门的或者是事故的，所以也就有了知识的融合 - 企业构建知识图谱需要根据需求来的
- 自然语言转化为sql（知识图谱），后面会讲
- 开放数据是不能直接用的
- schema和本体关系 ：schema是轻量级本体；
- 图数据库是用来存储知识图谱；
多库存储的难点：是在于存储的问题还有查询问题，本体需要不需要切分，消除歧义等； - 知识库和知识图谱有什么区别？
知识图谱是一个大的系统； 知识图谱里面关于知识构建、知识融合之后就产生了知识库，而知识库我们就需要对它进行存储，就会产生图数据库。 - 怎么确保数据的准确性
对于开放数据库等进行领域建模、领域知识进行筛选
第三部分： 知识图谱技术概览
1. 简介
由于数据源的不同，比如众包、传感器、多媒体等流，我们又可以分别使用不同的方法来得到更加规范的数据表示、更强的数据关联，并存储到Hbase等数据库中，之后根据具体的需要再利用这些知识进行知识表示、知识抽取、知识问答等应用。
而知识表示是根本
2. 知识表示
知识表示研究怎样用计算机符号来表示人脑中的知识，以及怎样通过符号之间的运算来模拟人脑的推理过程。
现在一般基于数理逻辑的知识表示–》基于向量空间学习的分布式知识表示。
语义网知识表示框架
w3C可以看到最新的语义网知识表示框架。
2.1 知识表示的离散分布
2.1.1 RDF：Triplet-based Assertion model （基于三元组的断言模型）
链接 RDF： (资源描述框架，Resource Description Framework)是描述网络资源的 W3C 标准, ，比如网页的标题、作者、修改日期、内容以及版权信息等。
RDF的含义就是描述资源的框架（Framework for Describing Resources），下面我们逐个来看这三个词的意思。
资源（Resource）：所有在Web上被命名、具有URI(Unified Resource Identifier 统一资源描述符)的东西。如网页、XML文档中的元素等；
描述（Decription）：对资源属性（Property）的一个陈述（Statement），以表明资源的特性或者资源之间的联系；
框架（Frameword）：与被描述资源无关的通用模型，以包容和管理资源的多样性、不一致性和重复性。
综合起来，RDF就是定义了一种通用的框架，即资源-属性-值的三元组，一不变应万变，来描述Web上的各种资源。
下面我们来看一个简单的RDF的例子：
(指明被描述资源的URI)
Tim Bray （被描述资源有一个叫Author即作者的属性，其值是Tim Bray）
（被描述资源有一叫Home-Page即主页的属性，其值指向另一资源）
（结束标志）
RDF Graph: Directed Labeled Graph（有向标记图）
2.1.2 RDFS:Simple Vocabulary and Schema（简单的词汇和模式）
RDF的序列化格式
schema： 和数据库中表的设计类似！
常用的格式： RDF/XML、RDFa
具体实现
下面是RDF语法的一个实例，用序列语法表示如下：
就只是包含了title、creator、data三个属性
<?xml version=“1.0”?>
<RDF xmlns=http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#xmlna:DC=http://purl.org/metadata/dublin-core#>
<Description about=http://www.dlib.org/dlib/may98/miller>
<DC:title>
An introduction to the Resource Description Framework
</DC:title>
<DC:creator>
Eric Miller
</DC:creator>
<DC:date>
1998-0501
</DC:date>
</Description>
</RDF>这个例子如果以RDF简略语法来表示则为：
<?xml version=“1.0”?>
<RDF xmlns=http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#xmlna:DC=http://purl.org/metadata/dublin-core#>
<Description about=http://www.dlib.org/dlib/may98/miller>
DC:title = “An introduction to the Resource Description Framework"
DC:creator = "Eric Miller"
DC:date = "1998-0501"
</Description>
</RDF>2.1.3 OWL：Web Ontology Language
本体 == 哲学的概念
但是不能直接用。是描述语言。 多人进行描述
OWL extends RDF schema
OWL:OWL Web本体语言，W3C推荐标准
这种本体描述语言，可以用来描述Web文档和应用中内在的类和关系。
为什么使用OWL语言？
- 通过定义类以及类的属性来形式化某个领域；
- 定义个体并说明它们之间的属性；
- 在OWL语言的形式化语义允许的层次上，对类和个体进行推理。
推理规则： 比如属性链，姚明的父亲的父亲。
SPARQL简介
上面做了知识库，那么就会有知识库的查询；
SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)，是为RDF开发的一种查询语言和数据获取协议，它是为W3C所开发的RDF数据模型所定义，但是可以用于任何可以用RDF来表示的信息资源。
怎么去查询和存储在后面去讲解。
这里的 ？其实是可以被替代的，需要我们去填充它； 所以知识图谱上的查询更多的是主图匹配，怎么快速的去完成主图匹配，在图中有同构的判断其实是一个np hard问题。所以我们在nlp中要学会怎么去转化为spaRQL问题
这里的spaRQL也可以写成图的形
JSON-LD：数据交换格式
6. RDFa、HTML5 MicroData：在网页中嵌入语义数据
上面的一句话是对一个电影的描述， 我们可以将每句话的每个词进行分类。
做结构化信息，放到一些排序的函数当中，通过知识众包去验证这是一个高质量的知识之后，搜索引擎会帮你免费的优化，使得你可以根据关键词进行排序搜索。
2.2. 知识图谱的分布式表示KG Embedding
前面的都是分布式的表示，下面的是知识图谱的分布式表示-KG Embedding
在保留语义的同时，将知识图谱中的实体和关系映射到连续的稠密的低维向量空间。 在这个过程中我们使用三种方法：张量分解、神经网络、距离模型。
张量分解： 多维的矩阵我们称为张量，它不是一个二维的，因为二维指针是二维的；所以是用来刻画我本身的entity和relation之间的关联，并且选出它们之间低维的标注，这里的A其实就是entity，R则是relation，每个relation和各个entity之间的交互
神经网络：基于neural Tensor Layer的知识图谱。使得一些正确的三元组势能更高，错误的三元组势能更低；
距离模型： 是经常用到的方法，用在在低维的向量和原本的低维向量语义的距离； 是在翻译中决定的。
3. 知识抽取： NLP + KR
从下往上看；
3.1 主要方法
模板的选取必须是准确的，有选择的；
4. 知识存储
5. 知识融合
6. 知识问答
6.1 KBQA例子：
姚明的身高；
谁是第三十五届美国总统；
6.2 KBQA基本实现流程：
7. 知识推理
简单而言，推理是指基于已知事实推出未知的事实的计算过程；
大部分搜索引擎目前都已经支持了一定的推理能力；
百度输入：姚明的女儿的妈妈的老公
这就是属性链，前面的本体的属性
7.1 基于描述逻辑的推理：本体推理
7.2 基于规则挖掘的推理
比如小明和小红是小王和小李的孩子，那也可以说小王和小李是小明和小红的父亲；
7.3 基于表示学习的推理
8. 语义搜索
9. 知识融合
Data Linking、Knowledge Fusion、Record Linkage、Entity Alignment。。。
主要目的是不同数据源中的实体信息进行整合，形成更加全面的实体信息。
比如一个人改变了发型或者是戴上墨镜等都是他本人。
比如维基百科、百度百科、互动百科都有类似的表达，或者其它没有的内容。
9.1 知识融合：典型工具-Dedupe
主要处理流程是对所有records进行clustering，然后在组内部通过计算相似度特征和机器学习分类模型对任意一对records进行预测是否为同一实体。
要求两个数据集有相似的结构
9.2 知识融合：典型工具-LIMES
不要求两个数据集的实体具有相似的结构，
可灵活配置匹配规则，自定义距离计算模型。
10.知识众包：Wikibase、Schema.ORG
结构化数据协同编辑叫wikibase；
