工业级知识图谱:方法与实践(全彩)(博文视点出品)

工业级知识图谱:方法与实践(全彩)(博文视点出品)
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2021-08
ISBN: 9787121417474
  • 本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心,以深厚的理论成果为支撑,详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手,介绍大规模商品知识图谱的构建方法;最后结合阿里巴巴的业务实践,详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书,读者不仅可以从零开始认识知识图谱,了解知识图谱技术方法和前沿技术方向,而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径,清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。 

     
    本书在知识图谱的广度和深度上兼具极强的参考性,适合人工智能相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业学生阅读。 

    张  伟
     博士毕业于新加坡国立大学。研究方向为知识图谱(KG)、自然语言处理(NLP)等。曾任阿里巴巴资深算法专家、新加坡资讯通信研究院NLP应用实验室主任等职位。曾担任NLP会议ACL领域主席,期刊TACL常驻审稿人。兼职复旦大学、苏州大学硕士生校外导师。主导了阿里巴巴商品知识图谱的建设。论文发表在WWW/EMNLP/AAAI/IJCAI/AIJ/CoLing/ICDE/WSDM/IJCNLP/NAACL/CIKM等国际会议和期刊上。获得了钱伟长中文信息处理科学技术一等奖,杭州市省级领军人才等荣誉。 

     陈华钧
     浙江大学计算机科学与技术学院教授/博导,主要研究方向为知识图谱、大数据系统、自然语言处理等。在WWW/IJCAI/AAAI/KR/ACL/EMNLP/KDD/VLDB/ICDE/TKDE/ACM MM/Briefings in Bioinforamtics等国际会议或期刊上发表多篇论文。曾获国际语义网会议ISWC2006最佳论文奖、教育部技术发明一等奖、钱伟长中文信息处理科技奖一等奖、阿里巴巴优秀学术合作奖、中国工信传媒出版集团优秀出版物一等奖等奖励。牵头发起中文开放知识图谱OpenKG,中国人工智能学会知识工程专业委员会副主任、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任,全国知识图谱大会CCKS2020大会主席,Elsevier Big Data Research Journal Editor in Chief。
     
     
    张亦弛
     毕业于伦敦大学。工作研究方向为电商领域知识图谱构建、自然语言处理和多模态技术在知识图谱的应用等。曾任阿里巴巴商品知识图谱算法负责人。在阿里巴巴知识图谱藏经阁研究计划中,联合团队与清华大学、浙江大学、中科院软件所、中科院自动化所和苏州大学等科研机构协作,构建了千亿级商品知识图谱数据,服务了阿里十多个垂直电商平台和海内外多个国家市场。学术论文发表在BMVC/EMNLP/WSDM等国内外会议和期刊中。团队多次荣获中国国家编码中心和中国ECR委员会颁发的创新项目奖、卓越项目奖,中国中文信息学会钱伟长科技奖一等奖等国家机构和学术协会奖项。 

    目    录 
      
    第1章  工业级知识图谱概述  / 1 
    1.1  知识图谱概述  / 2 
    1.1.1  通用知识图谱  / 2 
    1.1.2  行业知识图谱  / 3 
    1.2  工业级知识图谱实战原则  / 4 
    1.2.1  实践中的典型问题  / 4 
    1.2.2  实战原则  / 4 
    1.3  阿里巴巴知识引擎技术架构  / 8 
    1.3.1  平台产品:知识建模与管理  / 9 
    1.3.2  平台产品:知识生产  / 11 
    1.3.3  业务、平台产品:知识服务  / 16 
    1.4  本章小结  / 19 

     
    第2章  商品知识的表示和建模  / 20 
    2.1  知识表示简介  / 21 
    2.1.1  基于符号逻辑的知识表示方法  / 21 
    2.1.2  面向互联网的知识表示方法  / 23 
    2.1.3  基于连续向量的知识表示  / 25 
    2.2  行业知识建模  / 27 
    2.2.1  基于专家的知识建模  / 27 
    2.2.2  基于机器学习的知识建模  / 29 
    2.3  商品知识建模实践  / 32 
    2.3.1  术语抽取  / 33 
    2.3.2  商品概念及上下位关系生成  / 36 
    2.4  构建商品知识体系  / 37 
    2.4.1  通用域知识图谱  / 37 
    2.4.2  阿里商品域知识体系  / 39 
    2.5  商品知识建模应用场景  / 48 
    2.5.1  服务国家和社会机构应用  / 48 
    2.5.2  零售业务应用  / 49 
    2.6  小结  / 50 
    2.6.1  知识建模技术的未来发展  / 50 
    2.6.2  知识体系设计的未来发展  / 51 

     
    第3章  商品知识融合  / 53 
    3.1  知识融合概述  / 54 
    3.1.1  知识融合的主要难点  / 54 
    3.1.2  知识融合的基本步骤  / 55 
    3.2  本体对齐  / 57 
    3.2.1  基于语言学特征的方法  / 58 
    3.2.2  基于结构特征的方法  / 61 
    3.2.3  商品知识图谱本体对齐算法  / 63 
    3.3  实体对齐  / 70 
    3.3.1  实体对齐的流程  / 70 
    3.3.2  实体对齐的技术路线  / 71 
    3.3.3  商品知识图谱实体对齐实践  / 80 
    3.4  信息融合  / 91 
    3.4.1  无监督的信息融合方法  / 92 
    3.4.2  有监督和半监督的信息融合方法  / 99 
    3.4.3  商品知识图谱信息融合算法实践  / 100 
    3.5  跨语言知识融合  / 103 
    3.5.1  跨语言知识融合的挑战  / 103 
    3.5.2  跨语言实体对齐的技术路线  / 104 
    3.5.3  基于规则的跨语言实体对齐方法  / 104 
    3.5.4  基于翻译的跨语言实体对齐方法  / 105 
    3.5.5  基于表示学习的跨语言实体对齐方法  / 107 
    3.6  知识融合质量评估体系  / 110 
    3.6.1  知识融合评估指标介绍  / 110 
    3.6.2  离线融合效果评估  / 112 
    3.6.3  在线融合效果评估  / 117 
    3.7  本章小结  / 119 

     
    第4章  商品知识获取  / 120 
    4.1  知识获取概述  / 121 
    4.1.1  知识获取相关任务  / 121 
    4.1.2  知识获取相关测评会议  / 123 
    4.2  命名实体识别  / 125 
    4.2.1  命名实体识别概览  / 125 
    4.2.2  标注体系及常用数据集  / 126 
    4.2.3  基于规则的命名实体识别  / 128 
    4.2.4  基于统计模型的命名实体识别  / 128 
    4.2.5  基于神经网络的实体识别  / 130 
    4.3  实体链接  / 133 
    4.3.1  实体链接概述  / 133 
    4.3.2  候选实体生成  / 133 
    4.3.3  候选实体排序  / 135 
    4.3.4  端到端的实体链接方法  / 138 
    4.4  关系抽取  / 139 
    4.4.1  关系抽取概述  / 139 
    4.4.2  基于模板的关系抽取方法  / 140 
    4.4.3  基于监督学习的关系抽取方法  / 140 
    4.4.4  基于半监督学习的关系抽取方法  / 149 
    4.4.5  基于无监督学习的关系抽取方法  / 154 
    4.5  槽填充与属性补全  / 156 
    4.5.1  槽填充与属性补全概述  / 156 
    4.5.2  基于模板的方法  / 158 
    4.5.3  基于关系分类的方法  / 160 
    4.6  面向半结构化数据的知识获取  / 160 
    4.6.1  百科类网站数据抽取  / 160 
    4.6.2  面向Web网页的知识获取  / 161 
    4.7  低资源条件下知识获取  / 162 
    4.7.1  基于监督学习和弱监督学习的方法  / 163 
    4.7.2  基于迁移学习的方法  / 163 
    4.7.3  基于元学习的方法  / 164 
    4.7.4  基于知识增强的方法  / 165 
    4.8  电商领域知识获取实践  / 166 
    4.8.1  电商知识获取框架  / 166 
    4.8.2  面向场景导购的知识获取示例  / 169 
    4.8.3  低资源商品知识获取示例  / 177 
    4.9  本章小结  / 180 

     
    第5章  商品知识推理  / 182 
    5.1  知识推理概述  / 183 
    5.1.1  知识推理的作用  / 183 
    5.1.2  专家系统与知识推理  / 184 
    5.1.3  神经网络与知识推理  / 185 
    5.2  基于符号逻辑的知识推理  / 186 
    5.2.1  基于本体的知识推理方法  / 187 
    5.2.2  基于规则的知识推理方法  / 191 
    5.2.3  基于规则学习的知识图谱推理  / 197 
    5.3  基于表示学习的知识推理  / 200 
    5.3.1  基于分布式表示的知识推理  / 200 
    5.3.2  基于神经网络的知识推理  / 210 
    5.4  基于图数据库的商品知识推理引擎工程实践  / 218 
    5.4.1  技术框架简介  / 219 
    5.4.2  与传统规则推理引擎的对比  / 223 
    5.5  可解释的商品知识图谱推理应用实践  / 226 
    5.5.1  电商应用背景  / 226 
    5.5.2  技术实践方案  / 228 
    5.5.3  实验结果及案例分析  / 233 
    5.6  基于强化学习的商品规则学习与推理应用实践  / 236 
    5.6.1  电商应用背景  / 236 
    5.6.2  技术实践方案  / 238 
    5.6.3  实验结果及案例分析  / 240 
    5.7  本章小结  / 241 

     
    第6章  知识图谱的存储、服务与质量  / 243 
    6.1  知识图谱的存储  / 244 
    6.1.1  数据模型  / 244 
    6.1.2  存储系统选型  / 247 
    6.1.3  图查询语言  / 252 
    6.1.4  关键技术与选择  / 254 
    6.2  知识图谱的服务  / 257 
    6.2.1  基于知识图谱的搜索  / 258 
    6.2.2  基于知识图谱的推荐  / 264 
    6.2.3  搜索推荐在业务智能中的应用  / 274 
    6.2.4  基于知识图谱的问答系统  / 278 
    6.3  知识图谱质量保障  / 281 
    6.3.1  质量保障架构  / 281 
    6.3.2  测试原则与方法  / 282 
    6.4  本章小结  / 284 

     
    第7章  大规模商品知识图谱 
    预训练  / 285 
    7.1  知识预训练概述  / 286 
    7.1.1  预训练语言模型  / 286 
    7.1.2  知识图谱中的结构化上下文信息  / 288 
    7.1.3  基于知识增强的预训练模型  / 289 
    7.1.4  预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别  / 293 
    7.2  商品知识图谱静态预训练模型  / 294 
    7.2.1  预训练知识图谱查询框架  / 294 
    7.2.2  预训练知识图谱查询模块  / 295 
    7.2.3  预训练知识图谱查询服务  / 296 
    7.2.4  在任务模块中使用查询服务  / 297 
    7.3  商品知识图谱动态预训练模型  / 299 
    7.3.1  上下文模块和整合模块  / 299 
    7.3.2  预训练阶段和微调阶段  / 301 
    7.4  商品知识图谱预训练实践案例  / 303 
    7.4.1  基于知识图谱预训练的商品分类  / 304 
    7.4.2  基于知识图谱预训练的商品对齐  / 309 
    7.4.3  基于知识图谱预训练的商品推荐  / 312 
    7.4.4  基于商品知识预训练的实体识别  / 316 
    7.4.5  基于商品知识预训练的关系抽取与属性补齐  / 318 
    7.4.6  基于商品知识预训练的标题生成  / 324 
    7.5  总结与展望  / 325 
    参考文献  / 326 

  • 内容简介:
    本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心,以深厚的理论成果为支撑,详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手,介绍大规模商品知识图谱的构建方法;最后结合阿里巴巴的业务实践,详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书,读者不仅可以从零开始认识知识图谱,了解知识图谱技术方法和前沿技术方向,而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径,清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。 

     
    本书在知识图谱的广度和深度上兼具极强的参考性,适合人工智能相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业学生阅读。 

  • 作者简介:
    张  伟
     博士毕业于新加坡国立大学。研究方向为知识图谱(KG)、自然语言处理(NLP)等。曾任阿里巴巴资深算法专家、新加坡资讯通信研究院NLP应用实验室主任等职位。曾担任NLP会议ACL领域主席,期刊TACL常驻审稿人。兼职复旦大学、苏州大学硕士生校外导师。主导了阿里巴巴商品知识图谱的建设。论文发表在WWW/EMNLP/AAAI/IJCAI/AIJ/CoLing/ICDE/WSDM/IJCNLP/NAACL/CIKM等国际会议和期刊上。获得了钱伟长中文信息处理科学技术一等奖,杭州市省级领军人才等荣誉。 

     陈华钧
     浙江大学计算机科学与技术学院教授/博导,主要研究方向为知识图谱、大数据系统、自然语言处理等。在WWW/IJCAI/AAAI/KR/ACL/EMNLP/KDD/VLDB/ICDE/TKDE/ACM MM/Briefings in Bioinforamtics等国际会议或期刊上发表多篇论文。曾获国际语义网会议ISWC2006最佳论文奖、教育部技术发明一等奖、钱伟长中文信息处理科技奖一等奖、阿里巴巴优秀学术合作奖、中国工信传媒出版集团优秀出版物一等奖等奖励。牵头发起中文开放知识图谱OpenKG,中国人工智能学会知识工程专业委员会副主任、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任,全国知识图谱大会CCKS2020大会主席,Elsevier Big Data Research Journal Editor in Chief。
     
     
    张亦弛
     毕业于伦敦大学。工作研究方向为电商领域知识图谱构建、自然语言处理和多模态技术在知识图谱的应用等。曾任阿里巴巴商品知识图谱算法负责人。在阿里巴巴知识图谱藏经阁研究计划中,联合团队与清华大学、浙江大学、中科院软件所、中科院自动化所和苏州大学等科研机构协作,构建了千亿级商品知识图谱数据,服务了阿里十多个垂直电商平台和海内外多个国家市场。学术论文发表在BMVC/EMNLP/WSDM等国内外会议和期刊中。团队多次荣获中国国家编码中心和中国ECR委员会颁发的创新项目奖、卓越项目奖,中国中文信息学会钱伟长科技奖一等奖等国家机构和学术协会奖项。 

  • 目录:
    目    录 
      
    第1章  工业级知识图谱概述  / 1 
    1.1  知识图谱概述  / 2 
    1.1.1  通用知识图谱  / 2 
    1.1.2  行业知识图谱  / 3 
    1.2  工业级知识图谱实战原则  / 4 
    1.2.1  实践中的典型问题  / 4 
    1.2.2  实战原则  / 4 
    1.3  阿里巴巴知识引擎技术架构  / 8 
    1.3.1  平台产品:知识建模与管理  / 9 
    1.3.2  平台产品:知识生产  / 11 
    1.3.3  业务、平台产品:知识服务  / 16 
    1.4  本章小结  / 19 

     
    第2章  商品知识的表示和建模  / 20 
    2.1  知识表示简介  / 21 
    2.1.1  基于符号逻辑的知识表示方法  / 21 
    2.1.2  面向互联网的知识表示方法  / 23 
    2.1.3  基于连续向量的知识表示  / 25 
    2.2  行业知识建模  / 27 
    2.2.1  基于专家的知识建模  / 27 
    2.2.2  基于机器学习的知识建模  / 29 
    2.3  商品知识建模实践  / 32 
    2.3.1  术语抽取  / 33 
    2.3.2  商品概念及上下位关系生成  / 36 
    2.4  构建商品知识体系  / 37 
    2.4.1  通用域知识图谱  / 37 
    2.4.2  阿里商品域知识体系  / 39 
    2.5  商品知识建模应用场景  / 48 
    2.5.1  服务国家和社会机构应用  / 48 
    2.5.2  零售业务应用  / 49 
    2.6  小结  / 50 
    2.6.1  知识建模技术的未来发展  / 50 
    2.6.2  知识体系设计的未来发展  / 51 

     
    第3章  商品知识融合  / 53 
    3.1  知识融合概述  / 54 
    3.1.1  知识融合的主要难点  / 54 
    3.1.2  知识融合的基本步骤  / 55 
    3.2  本体对齐  / 57 
    3.2.1  基于语言学特征的方法  / 58 
    3.2.2  基于结构特征的方法  / 61 
    3.2.3  商品知识图谱本体对齐算法  / 63 
    3.3  实体对齐  / 70 
    3.3.1  实体对齐的流程  / 70 
    3.3.2  实体对齐的技术路线  / 71 
    3.3.3  商品知识图谱实体对齐实践  / 80 
    3.4  信息融合  / 91 
    3.4.1  无监督的信息融合方法  / 92 
    3.4.2  有监督和半监督的信息融合方法  / 99 
    3.4.3  商品知识图谱信息融合算法实践  / 100 
    3.5  跨语言知识融合  / 103 
    3.5.1  跨语言知识融合的挑战  / 103 
    3.5.2  跨语言实体对齐的技术路线  / 104 
    3.5.3  基于规则的跨语言实体对齐方法  / 104 
    3.5.4  基于翻译的跨语言实体对齐方法  / 105 
    3.5.5  基于表示学习的跨语言实体对齐方法  / 107 
    3.6  知识融合质量评估体系  / 110 
    3.6.1  知识融合评估指标介绍  / 110 
    3.6.2  离线融合效果评估  / 112 
    3.6.3  在线融合效果评估  / 117 
    3.7  本章小结  / 119 

     
    第4章  商品知识获取  / 120 
    4.1  知识获取概述  / 121 
    4.1.1  知识获取相关任务  / 121 
    4.1.2  知识获取相关测评会议  / 123 
    4.2  命名实体识别  / 125 
    4.2.1  命名实体识别概览  / 125 
    4.2.2  标注体系及常用数据集  / 126 
    4.2.3  基于规则的命名实体识别  / 128 
    4.2.4  基于统计模型的命名实体识别  / 128 
    4.2.5  基于神经网络的实体识别  / 130 
    4.3  实体链接  / 133 
    4.3.1  实体链接概述  / 133 
    4.3.2  候选实体生成  / 133 
    4.3.3  候选实体排序  / 135 
    4.3.4  端到端的实体链接方法  / 138 
    4.4  关系抽取  / 139 
    4.4.1  关系抽取概述  / 139 
    4.4.2  基于模板的关系抽取方法  / 140 
    4.4.3  基于监督学习的关系抽取方法  / 140 
    4.4.4  基于半监督学习的关系抽取方法  / 149 
    4.4.5  基于无监督学习的关系抽取方法  / 154 
    4.5  槽填充与属性补全  / 156 
    4.5.1  槽填充与属性补全概述  / 156 
    4.5.2  基于模板的方法  / 158 
    4.5.3  基于关系分类的方法  / 160 
    4.6  面向半结构化数据的知识获取  / 160 
    4.6.1  百科类网站数据抽取  / 160 
    4.6.2  面向Web网页的知识获取  / 161 
    4.7  低资源条件下知识获取  / 162 
    4.7.1  基于监督学习和弱监督学习的方法  / 163 
    4.7.2  基于迁移学习的方法  / 163 
    4.7.3  基于元学习的方法  / 164 
    4.7.4  基于知识增强的方法  / 165 
    4.8  电商领域知识获取实践  / 166 
    4.8.1  电商知识获取框架  / 166 
    4.8.2  面向场景导购的知识获取示例  / 169 
    4.8.3  低资源商品知识获取示例  / 177 
    4.9  本章小结  / 180 

     
    第5章  商品知识推理  / 182 
    5.1  知识推理概述  / 183 
    5.1.1  知识推理的作用  / 183 
    5.1.2  专家系统与知识推理  / 184 
    5.1.3  神经网络与知识推理  / 185 
    5.2  基于符号逻辑的知识推理  / 186 
    5.2.1  基于本体的知识推理方法  / 187 
    5.2.2  基于规则的知识推理方法  / 191 
    5.2.3  基于规则学习的知识图谱推理  / 197 
    5.3  基于表示学习的知识推理  / 200 
    5.3.1  基于分布式表示的知识推理  / 200 
    5.3.2  基于神经网络的知识推理  / 210 
    5.4  基于图数据库的商品知识推理引擎工程实践  / 218 
    5.4.1  技术框架简介  / 219 
    5.4.2  与传统规则推理引擎的对比  / 223 
    5.5  可解释的商品知识图谱推理应用实践  / 226 
    5.5.1  电商应用背景  / 226 
    5.5.2  技术实践方案  / 228 
    5.5.3  实验结果及案例分析  / 233 
    5.6  基于强化学习的商品规则学习与推理应用实践  / 236 
    5.6.1  电商应用背景  / 236 
    5.6.2  技术实践方案  / 238 
    5.6.3  实验结果及案例分析  / 240 
    5.7  本章小结  / 241 

     
    第6章  知识图谱的存储、服务与质量  / 243 
    6.1  知识图谱的存储  / 244 
    6.1.1  数据模型  / 244 
    6.1.2  存储系统选型  / 247 
    6.1.3  图查询语言  / 252 
    6.1.4  关键技术与选择  / 254 
    6.2  知识图谱的服务  / 257 
    6.2.1  基于知识图谱的搜索  / 258 
    6.2.2  基于知识图谱的推荐  / 264 
    6.2.3  搜索推荐在业务智能中的应用  / 274 
    6.2.4  基于知识图谱的问答系统  / 278 
    6.3  知识图谱质量保障  / 281 
    6.3.1  质量保障架构  / 281 
    6.3.2  测试原则与方法  / 282 
    6.4  本章小结  / 284 

     
    第7章  大规模商品知识图谱 
    预训练  / 285 
    7.1  知识预训练概述  / 286 
    7.1.1  预训练语言模型  / 286 
    7.1.2  知识图谱中的结构化上下文信息  / 288 
    7.1.3  基于知识增强的预训练模型  / 289 
    7.1.4  预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别  / 293 
    7.2  商品知识图谱静态预训练模型  / 294 
    7.2.1  预训练知识图谱查询框架  / 294 
    7.2.2  预训练知识图谱查询模块  / 295 
    7.2.3  预训练知识图谱查询服务  / 296 
    7.2.4  在任务模块中使用查询服务  / 297 
    7.3  商品知识图谱动态预训练模型  / 299 
    7.3.1  上下文模块和整合模块  / 299 
    7.3.2  预训练阶段和微调阶段  / 301 
    7.4  商品知识图谱预训练实践案例  / 303 
    7.4.1  基于知识图谱预训练的商品分类  / 304 
    7.4.2  基于知识图谱预训练的商品对齐  / 309 
    7.4.3  基于知识图谱预训练的商品推荐  / 312 
    7.4.4  基于商品知识预训练的实体识别  / 316 
    7.4.5  基于商品知识预训练的关系抽取与属性补齐  / 318 
    7.4.6  基于商品知识预训练的标题生成  / 324 
    7.5  总结与展望  / 325 
    参考文献  / 326 

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