知識(shí)圖譜的應(yīng)用場(chǎng)景與技術(shù)挑戰(zhàn)
圖片來源@視覺中國
文丨王詩強(qiáng)
互聯(lián)網(wǎng)信息的爆炸式增長，具有大規(guī)模、多元化、組織結(jié)構(gòu)松散等特點(diǎn)，如何有效獲取信息和知識(shí)面臨巨大挑戰(zhàn)。
近年來興起的“知識(shí)圖譜”，漸漸成為一種新穎的管理海量信息的方式，受到各大互聯(lián)網(wǎng)公司青睞，并在不知不覺中被廣泛應(yīng)用于搜索、電商、社交等各個(gè)領(lǐng)域。
除此之外，該技術(shù)還被各大金融機(jī)構(gòu)以及人工智能公司關(guān)注，開始在金融反欺詐、安防等新的領(lǐng)域進(jìn)行嘗試應(yīng)用。但是，知識(shí)圖譜技術(shù)依然不夠成熟，從第三方獲取技術(shù)服務(wù)費(fèi)等商業(yè)化依然處于探索階段。
一、知識(shí)圖譜基本概念
關(guān)于知識(shí)圖譜定義，復(fù)旦大學(xué)教授肖仰華在其著作《知識(shí)圖譜》中這么解釋：“作為一種知識(shí)表示形式，知識(shí)圖譜是一種大規(guī)模語義網(wǎng)絡(luò)，包括實(shí)體、概念及其之間的各種語義關(guān)系。”如下圖，柏拉圖就是一個(gè)實(shí)體，他是一個(gè)哲學(xué)家（概念）。
冰鑒科技知識(shí)圖譜業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人認(rèn)為：“知識(shí)圖譜核心價(jià)值在于如何沉淀知識(shí)。圖譜開始建立的時(shí)候，都是關(guān)系圖譜，通過大量的模型，借助于圖譜模型的高度解釋性的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建和形成很多隱性關(guān)系和實(shí)體標(biāo)簽，最后建設(shè)成為知識(shí)圖譜。在關(guān)系圖譜到知識(shí)圖譜的建設(shè)過程中，業(yè)務(wù)專家高度參與，利用知識(shí)圖譜的探索式數(shù)據(jù)分析能力，自助構(gòu)建高度解釋性的業(yè)務(wù)知識(shí)模型，形成知識(shí)沉淀的迭代和高度分享。”
知識(shí)圖譜是典型的大數(shù)據(jù)時(shí)代產(chǎn)物，具有規(guī)模巨大、質(zhì)量精良、結(jié)構(gòu)友好等優(yōu)點(diǎn)。
2017年，我國科學(xué)目錄調(diào)整時(shí)，首次出現(xiàn)了知識(shí)圖譜學(xué)科，教育部對(duì)知識(shí)圖譜這一學(xué)科的定位是“大規(guī)模知識(shí)工程”。
二、知識(shí)圖譜發(fā)展與應(yīng)用
知識(shí)圖譜早期主要用于搜索結(jié)果優(yōu)化，隨著電商、互聯(lián)網(wǎng)金融等興起，應(yīng)用領(lǐng)域不斷增加，包括智能推薦、智能客服、金融風(fēng)控、安全與安防等都在積極探索。
1、搜索優(yōu)化
知識(shí)圖譜的誕生最早可以追溯到2010年前后，主要是為了解決搜索引擎用戶體驗(yàn)問題。
搜索領(lǐng)域主要面臨兩方面問題：一方面，搜索需求和搜索結(jié)果往往難以匹配，經(jīng)常有“搜”非所問的情況；另一方面，搜索結(jié)果編排無序，顯示雜亂。
2010年，微軟開始構(gòu)建MicrosoftSatori知識(shí)圖譜來增強(qiáng)Bing搜索能力；2012年5月，Google公司為了支撐其語義搜索推出KnowledgeGraph，目前已成為全球最大的知識(shí)圖譜。2012年11月22日，搜狗知立方上線，成為國內(nèi)首個(gè)搜索引擎“中文知識(shí)圖譜”。差不多同一時(shí)間，百度知識(shí)圖譜被立項(xiàng)。2013 年，F(xiàn)acebook發(fā)布OpenGraph應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)智能搜索。
早期各大搜索平臺(tái)主要依賴“關(guān)鍵字搜索”技術(shù)，返回給用戶包含關(guān)鍵字的網(wǎng)頁列表，用戶需要進(jìn)一步瀏覽這些網(wǎng)頁并且過濾掉大量無用信息才能找到真正想要的結(jié)果，用戶更希望能夠“直接得到答案”。利用知識(shí)圖譜技術(shù)可以直接給出用戶想要的搜索結(jié)果，而不再是各類鏈接。如下圖，搜索“上海有多少人？”360搜索直接展示出國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，用戶直接將鼠標(biāo)移動(dòng)到相應(yīng)年份，可以快速查看各年數(shù)據(jù)。
隨后，知識(shí)圖譜引入到電商搜索領(lǐng)域。2015年，阿里巴巴開始構(gòu)建電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜——認(rèn)知圖譜；2016年Amazon也緊隨其后開始構(gòu)建知識(shí)圖譜。2018年5月，美團(tuán)點(diǎn)評(píng)NLP中心開始構(gòu)建大規(guī)模的餐飲娛樂知識(shí)圖譜——美團(tuán)大腦。
在搜索領(lǐng)域，知識(shí)圖譜能夠?qū)⒂脩羲峤坏牟樵冊(cè)~理解成實(shí)體或者概念，通過實(shí)體或者概念匹配為用戶返回其可能關(guān)心的全部網(wǎng)頁內(nèi)容。搜索引擎中知識(shí)圖譜的搜索過程如下：
知識(shí)圖譜用文本和知識(shí)融合的閱讀理解模型，使搜索結(jié)果更理解客戶需求。
對(duì)于電商平臺(tái)來說，交易量和客戶活躍度也是其核心競(jìng)爭(zhēng)力，而客戶一般都是通過搜索獲得想要的商品，越精準(zhǔn)的搜索結(jié)果，客戶使用越多。
因此，百度、搜狗、阿里巴巴、美團(tuán)、騰訊等不斷摸索，紛紛嘗試構(gòu)建自己的知識(shí)圖譜平臺(tái)。
2、智能推薦
除了優(yōu)化搜索結(jié)果，知識(shí)圖譜還可以幫助電商以及社交平臺(tái)解決一些智能推薦問題。例如，當(dāng)前一些中小平臺(tái)在智能推薦方面最大的問題是“買了啥，推薦啥”或者“推薦的商品與客戶無關(guān)聯(lián)”。推薦商品缺乏新穎性，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化效果一般。
知識(shí)圖譜可以幫助電商平臺(tái)跳出這種簡(jiǎn)單的推薦邏輯，使得推薦結(jié)果更加智能化，促進(jìn)用戶購買。
備注：左圖展示了實(shí)體鏈接如何應(yīng)用于智能問答問題推薦，問題通過SLU處理之后會(huì)得到其意圖和主實(shí)體，然后借助實(shí)體推薦得到相關(guān)的實(shí)體，相關(guān)實(shí)體被用來構(gòu)建相關(guān)的問題，比如說”武漢大學(xué)周邊好吃的？“，識(shí)別到其主實(shí)體為”武漢大學(xué)“、核心意圖為”美食“，以此推薦實(shí)體相關(guān)的問題，比如說”華中科技大學(xué)周邊有什么好吃的？“，”清華大學(xué)周邊有什么好吃的？“，”武漢科技大學(xué)周邊有什么好吃的？“。同時(shí)實(shí)現(xiàn)了推薦意圖相關(guān)的問題，比如說”武漢大學(xué)周邊有什么好玩的？“，”武漢大學(xué)周邊有什么景點(diǎn)？“，”武漢大學(xué)周邊有什么酒店？“等等。
備注：左圖展示了實(shí)體鏈接如何應(yīng)用于智能問答問題推薦，問題通過SLU處理之后會(huì)得到其意圖和主實(shí)體，然后借助實(shí)體推薦得到相關(guān)的實(shí)體，相關(guān)實(shí)體被用來構(gòu)建相關(guān)的問題，比如說”武漢大學(xué)周邊好吃的？“，識(shí)別到其主實(shí)體為”武漢大學(xué)“、核心意圖為”美食“，以此推薦實(shí)體相關(guān)的問題，比如說”華中科技大學(xué)周邊有什么好吃的？“，”清華大學(xué)周邊有什么好吃的？“，”武漢科技大學(xué)周邊有什么好吃的？“。同時(shí)實(shí)現(xiàn)了推薦意圖相關(guān)的問題，比如說”武漢大學(xué)周邊有什么好玩的？“，”武漢大學(xué)周邊有什么景點(diǎn)？“，”武漢大學(xué)周邊有什么酒店？“等等。右圖展示了實(shí)體推薦在圖譜自動(dòng)化構(gòu)建平臺(tái)上的應(yīng)用，當(dāng)用戶搜索一個(gè)實(shí)體的時(shí)候，平臺(tái)會(huì)為其推薦相關(guān)的實(shí)體。
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3、金融風(fēng)控
近些年，消費(fèi)金融和小微企業(yè)貸興起后，銀行以及其他持牌金融公司、助貸機(jī)構(gòu)、人工智能公司等開始將知識(shí)圖譜應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)控制，特別是識(shí)別團(tuán)伙欺詐。
知識(shí)圖譜的推理能力和可解釋性，在金融場(chǎng)景中具有天然的優(yōu)勢(shì)。
艾瑞咨詢年初發(fā)布的《2020年中國面向人工智能“新基建”的知識(shí)圖譜行業(yè)研究報(bào)告》指出，隨著近些年金融數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，傳統(tǒng)風(fēng)控系統(tǒng)逐漸力有不逮，而應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和知識(shí)圖譜的智能風(fēng)控系統(tǒng)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和大規(guī)模運(yùn)算方面具有突出優(yōu)勢(shì)，逐漸成為金融領(lǐng)域風(fēng)控反欺詐的主要手段。
在金融領(lǐng)域，知識(shí)圖譜可以應(yīng)用于小微企業(yè)信貸、消費(fèi)信貸、信用卡申請(qǐng)等反欺詐業(yè)務(wù)，還可以用來識(shí)別會(huì)計(jì)造假。
基本原理簡(jiǎn)單理解是：“物以類聚，人以群分。”?
”如“同一個(gè)WiFi下多個(gè)企業(yè)借款客戶”，或者“同一個(gè)設(shè)備注冊(cè)多個(gè)企業(yè)賬號(hào)申請(qǐng)借款”，均有可能與欺詐相關(guān)?。
因此，信貸欺詐的識(shí)別問題可以轉(zhuǎn)化為客戶知識(shí)圖譜挖掘或社交網(wǎng)絡(luò)分析問題。即把企業(yè)工商信息、新聞動(dòng)態(tài)、股東關(guān)系、股權(quán)變更、司法訴訟等等整合到反欺詐知識(shí)圖譜里，經(jīng)過分析和預(yù)測(cè)，挖掘識(shí)別欺詐案件，如利用殼公司貸款等。
據(jù)冰鑒科技知識(shí)圖譜負(fù)責(zé)人介紹，目前冰鑒正在與銀行合作，構(gòu)建不同條件下，不同場(chǎng)景的知識(shí)圖譜模型，給知識(shí)圖譜的實(shí)體關(guān)系打上標(biāo)簽或者挖掘新的關(guān)系，以便更好的應(yīng)用于金融風(fēng)控。
圖7：圖特征整體框架設(shè)計(jì)
資料來源：冰鑒科技研究院
再從常見的擔(dān)保業(yè)務(wù)來看，擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)可簡(jiǎn)化為規(guī)模較小、相對(duì)獨(dú)立的擔(dān)保群。擔(dān)保群間擔(dān)保關(guān)聯(lián)稀疏；擔(dān)保群內(nèi)部聯(lián)系緊密，擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)一般只發(fā)生在群內(nèi)部，找到風(fēng)險(xiǎn)最大的擔(dān)保群，然后就可以找到風(fēng)險(xiǎn)最大的擔(dān)保企業(yè)。
在金融領(lǐng)域，除了冰鑒科技外，建設(shè)銀行、招商銀行、光大銀行、南京銀行等商業(yè)銀行，360數(shù)科、萬象智聯(lián)等均在積極嘗試?yán)迷摷夹g(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。
4、智慧城市
公安機(jī)關(guān)在偵查案件時(shí)，經(jīng)常看到辦案民警用圖譜梳理案件及人物關(guān)系。在電視劇《人民的名義》中，警方利用知識(shí)圖譜分析，可以很快看清“山水集團(tuán)”背后的利益鏈條。
除此之外，知識(shí)圖譜從大數(shù)據(jù)中深度挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系，可準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析多至千億級(jí)海量關(guān)系數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為關(guān)系圖譜數(shù)據(jù)，支撐公安機(jī)關(guān)展開情報(bào)研判分析、犯罪團(tuán)伙跟蹤以及重大事情預(yù)警等。
5、其他領(lǐng)域
除了以上應(yīng)用領(lǐng)域外，智慧醫(yī)療、智能客服（智能問答）等領(lǐng)域也在積極利用知識(shí)圖譜技術(shù)，使結(jié)果更加準(zhǔn)確，使機(jī)器人客服更加智能。
三、知識(shí)圖譜的技術(shù)與應(yīng)用挑戰(zhàn)
2018年10月，知識(shí)圖譜首次進(jìn)入國際知名咨詢公司Gartener的技術(shù)成熟度曲線，目前正處于技術(shù)成熟曲線的上升階段，特別是學(xué)習(xí)和推理技術(shù)亟待突破，預(yù)計(jì)進(jìn)入成熟期還需要5-10年。
知識(shí)融合和知識(shí)推理是知識(shí)圖譜的關(guān)鍵技術(shù)，但目前都面臨很多挑戰(zhàn)，主要包括：
1、當(dāng)知識(shí)圖譜不能準(zhǔn)確將具有同義異名的實(shí)體對(duì)齊或?qū)⑼惲x的實(shí)體消歧就會(huì)導(dǎo)致知識(shí)圖譜中出現(xiàn)知識(shí)冗余或缺失；
2、如何模仿人腦機(jī)制實(shí)現(xiàn)小樣本或零樣本學(xué)習(xí)知識(shí)推理；
3、知識(shí)圖譜中知識(shí)的有效性往往受到時(shí)間空間等動(dòng)態(tài)因素約束，如何合理利用知識(shí)的動(dòng)態(tài)約束信息完成動(dòng)態(tài)推理也是知識(shí)推理的一大挑戰(zhàn)；
4、在自然語言處理仍然不能有效完成抽取任務(wù)的現(xiàn)實(shí)下，能否充分利用各類資源，能否有效利用已經(jīng)積累的業(yè)務(wù)知識(shí)，能否充分利用人力因素進(jìn)行驗(yàn)證或者標(biāo)注，均對(duì)知識(shí)圖譜落地的效果產(chǎn)生顯著影響。
比如搜索“蘋果”，淘寶出現(xiàn)的全是蘋果手機(jī)，而京東既有蘋果手機(jī)，也有蘋果（水果）。這說明兩家公司對(duì)同一客戶需求判斷出現(xiàn)了語義分歧，前者認(rèn)為客戶只需要蘋果手機(jī)，后者認(rèn)為客戶還可能想吃蘋果。但是，出現(xiàn)這樣的結(jié)果卻很難判斷誰好誰壞，不同用戶體驗(yàn)是不一樣的。
此外，電商、金融、安防等等領(lǐng)域都可以搭建知識(shí)圖譜平臺(tái)，但是如何更好的與這些應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合，在不同公司不同行業(yè)之間低成本遷移、商業(yè)化落地，面臨重大挑戰(zhàn)。
四、知識(shí)圖譜商業(yè)化探索
目前來看，電商領(lǐng)域（淘寶、美團(tuán)等）、通用搜索平臺(tái)（百度、搜狗搜索）都是自建知識(shí)圖譜平臺(tái)，且已經(jīng)有效提高了客戶體驗(yàn)，增加了用戶粘性。但知識(shí)圖譜在第三方的商業(yè)化依然處于探索階段。
據(jù)冰鑒科技研究院了解，智能客服已經(jīng)在很多行業(yè)開始商業(yè)化應(yīng)用，而其核心技術(shù)就是知識(shí)圖譜，極大地減少企業(yè)的客服成本。
在電商領(lǐng)域，未來很可能會(huì)將相關(guān)知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)外輸出，特別是一些垂直領(lǐng)域的電商平臺(tái)。
在金融領(lǐng)域，第三方人工智能公司為銀行等金融機(jī)構(gòu)搭建知識(shí)圖譜平臺(tái)獲取技術(shù)服務(wù)費(fèi)是其主要的商業(yè)化的方法之一。如建設(shè)銀行，在2019年6月對(duì)外發(fā)布人工智能運(yùn)維知識(shí)圖譜產(chǎn)品供應(yīng)商征集公告。
從短期來看，在大多數(shù)細(xì)分領(lǐng)域，知識(shí)圖譜平臺(tái)商業(yè)化還比較困難，一方面缺少有效付費(fèi)用戶，另一方面公開數(shù)據(jù)有限、相關(guān)知識(shí)抽取困難，知識(shí)圖譜平臺(tái)難以搭建；從長期來看，據(jù)艾瑞咨詢推算，知識(shí)圖譜核心產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)2024年將突破200億元，年復(fù)合增長率達(dá)到20.4%。
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2021-08-03 17:58:46 知識(shí)視頻創(chuàng)作者 -
愛莫科技完成數(shù)千萬元 A 輪融資，打造實(shí)體零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型引擎
愛莫科技近日完成數(shù)千萬元A輪融資，投資方為前海瑞旗和奇績(jī)創(chuàng)壇。此次融資主要用于研發(fā)團(tuán)隊(duì)拓展、核心技術(shù)KISS人工智能平臺(tái)的升級(jí)、實(shí)體零售業(yè)務(wù)的市場(chǎng)擴(kuò)張、DaaS和OaaS的產(chǎn)品研發(fā)與市場(chǎng)開拓。該公司此前已獲得由華衫瑞聯(lián)領(lǐng)投的數(shù)千萬天使投資，現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)盈虧平衡，年?duì)I收達(dá)數(shù)千萬級(jí)。目前，愛莫已積累了300萬+的店鋪數(shù)據(jù)和20萬+商品知識(shí)圖譜，每天可新增10萬+真實(shí)消費(fèi)者多維數(shù)據(jù)，其擁有的數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性...
2021-08-02 15:50:14 融資數(shù)據(jù)多維 -
泛知識(shí)戰(zhàn)爭(zhēng)2021：團(tuán)戰(zhàn)、增量、困局
文|犀牛娛樂，作者｜方正，編輯｜夏添點(diǎn)開@羅翔說刑法的視頻，法學(xué)院大二學(xué)生辰辰開啟了新的一天；洗漱完畢，最近迷上基金的他又打開@半佛仙人的《如何躲避投資理財(cái)騙局》，搭配著早飯認(rèn)真“學(xué)習(xí)”了起來；吃完飯，正在減肥的辰辰鋪開了桌邊的瑜伽墊，跟著健身博主@周六野Zoey的《10分鐘瘦小腿運(yùn)動(dòng)》比劃起了動(dòng)作。萬萬沒想到，短視頻正在成為這屆年輕人的“學(xué)習(xí)神器”。無論政治財(cái)經(jīng)、物理化學(xué)，還是運(yùn)動(dòng)健身、美妝穿搭...
2021-07-16 13:16:19 知識(shí)視頻內(nèi)容 -
監(jiān)管、品牌或成快手推廣“泛知識(shí)”難點(diǎn)
作者：小胖/小文子來源：GPLP犀牛財(cái)經(jīng)（ID:gplpcn）6月24日，快手（01024.HK）上線“快手新知播”，活動(dòng)時(shí)間自6月24日起至9月24日止，有100名知識(shí)大咖、50余家機(jī)構(gòu)、超1000名快手知識(shí)主播參與活動(dòng)，預(yù)計(jì)帶來上萬場(chǎng)知識(shí)直播。對(duì)于快手來講，該公司的動(dòng)作只能算是“后知后覺”，早在2020年，B站、知乎、頭條系及百度就已先后開始布局“泛知識(shí)”內(nèi)容，同樣具有社交屬性的快手“入比不入...
2021-06-30 14:55:22 快手內(nèi)容知識(shí) -
8位嘉賓，帶你解鎖并玩轉(zhuǎn)知識(shí)短視頻 | 第八屆藍(lán)鯨青年傳媒人論壇 · 清華站
2021年，各大視頻平臺(tái)都在繼續(xù)充實(shí)其泛知識(shí)內(nèi)容的視頻，此賽道的競(jìng)爭(zhēng)也越發(fā)激烈。那么，面對(duì)知識(shí)類短視頻這片藍(lán)海，我們?cè)撊绾巫プq粉新風(fēng)口？還有哪些新路徑可以探索？清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院博士生導(dǎo)師、清華大學(xué)文化創(chuàng)意發(fā)展研究院副院長張錚；藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)高級(jí)副總裁劉瑞剛；中科院物理所研究生部副主任成蒙；視知傳媒創(chuàng)始人兼CEO馬昌博；看鑒創(chuàng)始人兼CEO李鋒；薛定餓了么創(chuàng)始人薛凱；箭廠總制片人鐘偉杰；藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)新媒...
2021-06-10 19:55:08 藍(lán)鯨知識(shí)視頻
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