刘永生 廖 军 李亚梦 王 巍

中国联通研究院 北京 100048

引言

知识图谱是一种表示、处理和应用知识的技术，最早由谷歌公司在2012年提出，用来提升搜索引擎的智能。知识图谱由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体与实体之间的关系。近几年深度学习的热潮对知识图谱发展起到了强大的推动作用，同时知识图谱也被认为是感知智能向认知智能过渡的关键技术之一。

目前国内外已经开发了一大批知识图谱。国外具有代表性的大规模知识图谱有DBpedia、Freebase、Knowledge Vault等；国内具有代表性的大规模知识图谱有Zhishi.me、OpenKN、CN-DBpedia等。同时，行业知识图谱也相继出现，具有代表性的有电影领域的IMDB、医药领域的DrugBank、学术领域的acemap等[1]。

知识谱图的价值主要可以归纳为以下三点：1)智能高效的知识检索能力，得益于自然语言处理和互联网的发展，知识图谱能够提供智能搜索、智能问答、智能推理等能力；2)广泛的行业应用，很多行业发展了行业知识图谱，应用普遍的行业包括金融、电商、医疗等，各个行业尝试使用知识图谱实现知识的积累和灵活使用[2]；3)认知智能的基石，近几年蓬勃发展的深度学习属于感知智能阶段，存在的一个主要问题是“黑箱”的不可解释，解决该问题的方式之一是知识驱动，因此知识图谱被认为是从感知智能向认知智能发展的基石，最新的研究进展包括认知图谱[3-4]。

电信行业正在进行数字化转型，实现企业的高质量发展，知识图谱在数字化转型过程中发挥重要作用。……