认识达内从这里开始

我们在上文中给大家提到了关于知识图谱的类型以及在不同技术提升领域的使用方法，今天我们就再来了解一下，关于知识图谱的架构方法都有哪些形式。

1、知识图谱的数据结构

从知识图谱数据组织的架构来看，可以把知识图谱的数据分为两个层次，一个是数据模型层，数据模型是按照本体论的思想，勾画出来的数据组织模式，数据模型可以展示数据的组织方式，数据之间的相互关系，创建动植物的数据模型，可以按照动植物的通用分类标准，使用七个主要级别：界、门、纲、目、科、属、种。可以将动植物的数据按照这个模型进行组织。数据模型可以看作是元数据，依据数据模型，数据才能得到有效的组织。数据模型除了确定对象之间的分类，关系，还要明确对象的属性，针对不同的知识图谱，需要收集的数据的内容也不相同，内容范围由对象的属性确定。数据模型的分类，关系反映了数据之间的关系特征，数据模型的属性反映了数据的内在特征。另一个就是具体数据层，具体数据是一条条的知识，它是依据数据模型组织起来的。我们可以把数据模型看作是骨架，把具体数据看作是肌肉，两部分共同组成了一个健壮的整体，就是我们的知识图谱。不同类型的知识图谱，组织数据的方式也有所不同，涉及到具体数据，具体数据的内容也有差别。比如对于一个人物来说，如果是历史知识图谱，可能人物数据的内容主要侧重于人物的生平，主要事迹，人物关系等等，如果是文学知识图谱，人物数据的内容则会主要侧重人物的主要作品，师承关系，作品流派等等。将知识图谱的数据分成了两个层次，在构建知识图谱的时候，是先确定数据模型再收集具体数据，还是先收集具体数据再确定数据模型，这就形成了两种构建知识图谱的方式。

2、自顶向下的构建方式

自顶向下的构建方式，是指先确定知识图谱的数据模型，再根据模型去填充具体数据，终形成知识图谱。数据模型的设计，是知识图谱的顶层设计，根据知识图谱的特点确定数据模型，就相当于确定了知识图谱收集数据的范围，以及数据的组织方式。这种构建方式，一般适用于行业知识图谱的构建，对于一个行业来说，数据内容，数据组织方式相对来说比较容易确定。比如对于法律领域的知识图谱，可能会以法律分类，法律条文，法律案例等等的方式组织。再比如建立一个三国时期人物的知识图谱，可能会以某个历史时期，魏蜀吴三个国家将人物进行分类，统计人物的师承，上下属，朋友，敌对等等关系，依据这些关系设计数据模型，然后再收集具体人物数据，形成人物的知识图谱。总起来说，自顶向下的构建方式，适用于那些知识内容比较明确，关系比较清晰的领域构建知识图谱。

3、自下向上的构建方式

自下向上的构建方式，是指先按照三元组的方式收集具体数据，然后根据数据内容来提炼数据模型。采用这种方式构建知识图谱，是因为在开始构建知识图谱的时候，还不清楚收集数据的范围，也不清楚数据怎么使用，就是先把所有的数据收集起来，形成一个庞大的数据集，然后再根据数据内容，总结数据的特点，将数据进行整理、分析、归纳、总结，形成一个框架，也就是数据模型。一般公共领域的知识图谱采用这种方式，因为公共领域的知识图谱，涉及到海量数据，并且包括方方面面的知识，做出来的效果是大而全，这在构建初期，很难想清楚数据的整体架构，只能是根据数据的内容总结提炼特征，形成数据框架模型。比如google，百度的知识图谱，属于典型的公共领域知识图谱，现实中，使用他们的搜索工具进行内容搜索时，用户可能输入的内容千差万别，各个领域的问题都可能问到，也就使得他们的后台知识图谱内容也要覆盖所有知识，在构建他们这种公共领域的知识图谱过程中，随着数据的不断积累，才会对数据知识进行分类，慢慢呈现出知识架构。

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