图谱知识图谱:谷歌打造未来搜索(本科范文)

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知识图谱:谷歌打造未来搜索

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搜索技术日新月异如今它不再是在搜索框中输入几个单词那么简单了不仅输入方式多样化比如越来越流行的语音输入 并且还要在非常短的时间内给出一个精准而又全面的答案.目前谷歌给出的解决方案就是—知识图谱KnowledgeGraph

知识图谱能做什么

我们搜索的时候不只是为了找到一个网页其实更希望得到答案并想对搜索的内容有更深的理解和探索.知识图谱想要做的就是在不同数据来自现实世界之间建立联系从而带给我们更有意义的搜索结果。

比如在谷歌中搜索一个关键词“达·芬奇” 右侧会显示达·芬奇的生平、背景、名画、雕塑、居住位置、 图书等等相关信息.点击这些知识点又可以深入一步了解.这就是知识图谱它不再是单一的信息而是一个多元的信息网络编者注现在百度、必应上也可以体验到相似的功能

知识图谱的源头

知识图谱的雏形好几年前就已出现一家名为Metaweb的小公司将现实世界中实体人或事的各种数据信息存储在系统中并在数据之间建立起联系从而发展出有别于传统关键词搜索的技术。

谷歌认为这一系统很有发展潜力于2010年收购了Metaweb.那时Metawab已经存储了1200万个节点Ref erencepoint相当于一个词条或者一个页面 谷歌收购后的两年中大大加速这一进程现已有超过亿个节点并在它们之间建了180亿个有效连接这可是一个相当大的数字维基百科英文版也才大约400万个节点

像人一样思考的搜索引擎

谷歌成立之初组织互联网知识库的主要策略是bruteForce算法.bruteForce是一种暴力算法也称之为“简单匹配算法” 它的基本思路就是从目标串s的第一个字符起和模式串t的第一个字符进行比较若相等则继续逐个比较后续字符否则再从串s的第二个字符开始依此类推。

其实说白了 目标串s就是网页数据模式串t就是我们搜索时输入的关键词谷歌将关键词与网页数据逐个比对如果网页中包含了关键词就是匹配成功返回搜索结果给我们如果网页中不包含关键词则丢弃再从其他网页开始.这种“傻干活”的模式是典型的计算机行为绝不是人类的思维。

如果搜索HowtallisJustinBieber 贾斯汀·比伯有多高 谷歌会先做一个分词的预处理单词is太常见了几乎所有英文网页中都会包含所以搜索它毫无意义必须把它过滤掉但在整句中会保留搜索引擎会将整句完全匹配的优先显示 .即使如此包含关键词How、 tall、 Just inBieber的网页依然有很多所以传统的搜索总是包含了成千上万的“垃圾”结果。

本文出处

知识图谱首先要做的事就是要像人一样理解用户查询时的用意它不但需要明白这一句中Just inBieber是绝对的主语而且还要明白JustinBieber和tall之间的关系.这就涉及到当下异常火爆的人工智能中的自然语言处理NL P技术.所谓自然语言就是我们平时所说的话包括语音或文字 但这些话计算机如何能“理解” ?过程很复杂下面是其中的几个关键步骤。

步骤1词法分析及分词

英语中同一个词往往有多种形态 比如works、 worked、working都是work的变体词法分析时要将其识别、还原.汉语在词法分析时还需要分词 比如“结合成分子” 可以是结合、合成、成分、分子等词需要算法进行正确切分。

步骤2词性标注

自然语言处理的难点之一是词语的岐义性 比如本例搜索中的Howtall isJust inBieber其中how既可以是副词也可以是疑问词tall既可以是副词也可以是形容词如果搜索引擎不能正确判断出词性也就不可能理解它真正的含义.我们可以去http 

8080/corenlp/process试试这个在线工具 自动给英语句子进行词性标注。

步骤3句法分析

在词性标注的基础上基于一定的规则如CFG 或者基于大量语料库中的概率统计确定词与词之间的关系识别出句子的句法结构。

步骤4语义和语境分析

语义是在句法分析基础上确定句子所表达的真正含义而语境则需要分析句子与句子之间的联系即上下文关系

谷歌搜索的负责人辛格尔表示早在2002年基于路德维希·维特根斯坦的理论谷歌对上下文语义分析有了很大改进.如果某个语义含糊不清无法判断就通过该词的相关词汇进行查询 比如热狗通过相关词“芥末”或“球赛” 就会明白它是一种快餐食物而不是一只很热的狗。

谷歌准确的语义分析还得益于每天亿万次访问谷歌的那些用户时时向用户学习以给机器“培养思维” .一个简单的分析方法就是通

过用户在页面上的时间长短来判断如果用户点击一个搜索结果后停留很长时间则说明这个页面正是他所需要的反之则可能是不理想的结果.通过这些反馈一点一点改进搜索。

为什么要写计算机毕业论文

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经过上面一系列处理现在搜索引擎已经理解到

Howtall isJustinBieber 问的是贾斯汀·比伯的身高而不是那些仅仅包含了贾斯汀·比伯这个关键词的网页。

知识图谱直接给出答案

当计算机“理解”了我们的提问它才有可能给出我们真正需要的答案.如今再在谷歌、必应等搜索引擎中搜索

Howtall isJustinBieber除了传统算法所带来的成千上万的搜索结果外它们还会在页面最顶端直接给出明确的回复这位欧美当红歌星的身高为英尺1米7

传统的搜索返回一堆结果需要我们再次判断决定是否点击进入.而知识图谱的终极目标是搜索后直接给出答案.上面我们分析了知识图谱如何理解问题接下来则需要知道答案从哪里来?以贾斯汀·比伯为例关于他身高的答案数据源自freebase. 它实际就是前文所说的被谷歌收购的Metaweb创办的网站。

Freebase跟维基百科非常相似是个创作共享类的网站所有内容都是由用户添加数据可以自由引用.两者之间最大的不同就是Freebase中的条目都采用结构化数据的形式而维基百科就没有这么严谨了。

以贾斯汀·比伯的条目为例其中的内容都是格式化的一条一条像履历表包括出生时间、 出生地点、性别、职业、国籍甚至亲属等还有就是前面我们所查询的身高资料.这套格式是固定的所有人物条目都包含同样字段.所以它实际上就是一个开放的在线数据库。

知识图谱并不神秘的秘密

看到这里相信&

22823;家已恍然大悟知识图谱并不神奇它所有能给出的答案实际上已经存在数据库中了.简单来说知识图谱就是用“搜索知识库”的方式来重新组织海量网络数据。

知识图谱首先努力“理解”用户的真实想法然后它搜索知识库通过千丝万缕的联系把最贴近的答案从海量数据中捞出来直接放在你我的面前。

知识库中的数据不是孤立的每个条目之间建立有深厚的关联就以上面的贾斯汀·比伯的表格来说它将比伯与数据库中其他的人、地点、事物如比伯的父母姐妹、加拿大、男人们、歌手们等链接在一起形成个人的一个网络.再比如 当你通计算机有关论文范文集

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过知识图谱查询“唐宁街10号”时谷歌不是简单给出一个地名的答案而是像生活中的路人一样给你更多的相关联信息。

从某种程度来说知识图谱只是一个无穷无尽的工程的开始谷歌在Metaweb原有基础上将数据条目扩增到5亿以上但这些还远远不够 因为人类的问题总是没完没了。

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