2019年是知識圖譜相關(guān)技術(shù)飛速發(fā)展的一年。這是市場調(diào)研機(jī)構(gòu)艾瑞咨詢集團(tuán)近日發(fā)布的《中國知識圖譜行業(yè)研究報告》得出的結(jié)論。該報告顯示，2019年涵蓋大數(shù)據(jù)分析預(yù)測、領(lǐng)域知識圖譜及自然語言處理（NLP）應(yīng)用的大數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模約為106.6億元，預(yù)計2023年將突破300億元，年復(fù)合增長率為30.8%。
確實(shí)，知識圖譜概念近年來被人們熟悉，并被應(yīng)用到各行業(yè)和領(lǐng)域中，如百度的“知心”，搜狗的“知立方”， IBM的Watson等。
究竟何謂知識圖譜，它又將如何改變?nèi)藗兊纳睿?/p>
讓機(jī)器去理解這個世界
“從學(xué)術(shù)角度看，知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)的知識庫。”人工智能醫(yī)療系統(tǒng)研發(fā)企業(yè)深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人喬昕告訴科技日報記者，“從實(shí)際應(yīng)用角度看，可以簡單地把知識圖譜理解成多關(guān)系圖。”他進(jìn)一步解釋說，知識圖譜是一種對事實(shí)的結(jié)構(gòu)化表征，它由實(shí)體、關(guān)系和語義描述組成。
業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，知識圖譜的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用來支撐下一代搜索和在線廣告業(yè)務(wù)。此后，這項(xiàng)技術(shù)迅速火爆，給互聯(lián)網(wǎng)語義搜索、智能問答等領(lǐng)域帶來活力，讓人工智能具備認(rèn)知能力和邏輯能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能分析、智能搜索、人機(jī)交互等場景應(yīng)用，成為互聯(lián)網(wǎng)知識驅(qū)動的智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。知識圖譜與大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)一起，成為推動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力之一。
“當(dāng)我們進(jìn)行搜索時，搜索結(jié)果右側(cè)的聯(lián)想就來自于知識圖譜技術(shù)的應(yīng)用。”喬昕介紹說，知識圖譜可以幫助系統(tǒng)依據(jù)消費(fèi)者的習(xí)慣和愛好推薦合適的服務(wù)。
喬昕介紹道，知識圖譜按覆蓋范圍可分為通用知識圖譜和行業(yè)知識圖譜。通用知識圖譜覆蓋融合更多實(shí)體，準(zhǔn)確度不夠高，主要應(yīng)用于智能搜索等領(lǐng)域；行業(yè)知識圖譜通常依靠特定行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建，對特定行業(yè)有重要的意義，“行業(yè)知識圖譜需要考慮不同的業(yè)務(wù)場景和使用人員，所以實(shí)體的屬性和數(shù)據(jù)模式比較豐富”。
“知識對于人工智能的價值在于讓機(jī)器具備認(rèn)知能力，而構(gòu)建知識圖譜的本質(zhì)就是讓機(jī)器形成認(rèn)知能力，去理解這個世界。”喬昕說。
關(guān)鍵在于滿足業(yè)務(wù)需求
中國電子學(xué)會高級咨詢師凌霞曾撰文分析，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，知識圖譜作為關(guān)鍵技術(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于很多行業(yè)與領(lǐng)域，如智能搜索、智能問答、個性化推薦、人機(jī)交互對話系統(tǒng)等領(lǐng)域。
艾瑞咨詢此次發(fā)布的報告顯示，2019年知識圖譜市場中以金融領(lǐng)域和公安領(lǐng)域應(yīng)用份額占比最大，金融領(lǐng)域因標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)積累豐富，行業(yè)認(rèn)知與直接需求最為明顯等因素，成為數(shù)據(jù)智能最早落地并產(chǎn)生價值的行業(yè)。事實(shí)上，業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，包括醫(yī)療在內(nèi)的多個行業(yè)也將是知識圖譜大展身手的領(lǐng)域。
凌霞指出，例如，研發(fā)新藥的成本高，周期長，基于這樣的現(xiàn)狀，在歐盟第七框架下的開放藥品平臺OpenPhacts項(xiàng)目，利用了來自實(shí)驗(yàn)室的理化數(shù)據(jù)、各種期刊文獻(xiàn)中的研究成果以及各種開放數(shù)據(jù)。在醫(yī)療行業(yè)，還可通過整合大量醫(yī)療文獻(xiàn)和書籍以及各種電子病歷來獲取海量高質(zhì)量的醫(yī)療知識，向醫(yī)護(hù)人員提供輔助臨床決策。
“目前醫(yī)學(xué)知識圖譜技術(shù)在疾病風(fēng)險評估、智能輔助診療、醫(yī)療質(zhì)量控制及醫(yī)療知識問答等智慧醫(yī)療領(lǐng)域都有著很好的發(fā)展前景。”喬昕說，例如針對新冠肺炎開發(fā)的醫(yī)助系統(tǒng)，新冠肺炎知識圖譜可用于計算問句之間的相似度以及輔助解答用戶提問。
“雖然醫(yī)療是個典型的以異構(gòu)數(shù)據(jù)為主的行業(yè)，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合在實(shí)際應(yīng)用場景中確實(shí)更復(fù)雜，而且涉及到的數(shù)據(jù)集往往數(shù)據(jù)質(zhì)量本身也有問題，相對而言構(gòu)建知識圖譜也更難一些，但總體來說，目前構(gòu)建知識圖譜已不存在太大技術(shù)上的難題，更重要的是將挖掘更多應(yīng)用場景，構(gòu)建出質(zhì)量更好、更好用的知識圖譜。”喬昕說。
華為云通用AI服務(wù)總經(jīng)理、語音語義創(chuàng)新Lab主任、首席科學(xué)家袁晶則認(rèn)為，知識圖譜對于企業(yè)來說其實(shí)只是一個工具，關(guān)鍵是要讓知識獲取、知識建模、知識管理來匹配知識應(yīng)用，最終還是要能滿足具體的業(yè)務(wù)需求。在他看來，對于企業(yè)來講，應(yīng)用知識圖譜的門檻在于如何高效構(gòu)建知識圖譜并實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展可更新，或者說需要有一個相對通用的框架，幫助企業(yè)快速地發(fā)揮業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的價值。（記者 操秀英）
