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Google知识图谱

谷歌用於增強其搜索引擎之搜索結果的知識庫
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Google知识图谱（英语：Google Knowledge Graph，也称Google知识图）是Google的一个知识库，其使用语义检索从多种来源收集信息，以提高Google搜索的质量。知识图谱2012年加入Google搜索，2012年5月16日正式发布[1]，首先可在美国使用。知识图谱除了显示其他网站的链接列表，还提供结构化及详细的关于主题的信息。其目标是，用户将能够使用此功能提供的信息来解决他们查询的问题，而不必导航到其他网站并自己汇总信息。[2]

截至2015年1月，汤玛斯·杰佛逊的Google知识图谱数据（英文）

历史

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据Google称，知识图谱的信息来自许多来源，包括CIA的世界概况，Freebase和维基百科[1]。其功能与Ask.com和Wolfram Alpha等问题问答系统相似。

截至2012年 (2012-Missing required parameter 1=month!)，其语义网络包含超过570亿个对象，超过18亿个介绍，这些不同的对象之间有链接关系，用来理解搜索关键词的含义。[3][4]

2012年11月4日，知识图谱新增了7种语言：西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、日语、俄罗斯语及意大利语。[5][6]

在谷歌于2012年发布知识图谱之前，Tim Berners-Lee于2006年就提出了Linked Data，是一种万维网数据上创建语义关联的方法。

更早之前，语义链网络（Semantic Link Network）已经开始了系统性的研究，目标是创立一个自组织的语义互联方法来表达知识支持智能应用, 系统性的理论和方法作为专著发表于2004年。[7] 之后,于2012年作了新的发展（详细比较了与六十年代提出的语义网Semantic Net的区别）。[8] 语义链网络研究可追溯到1998年继承规则的定义[9]和2003年主动文档框架的研发ADF。[10] 自2003年起它已经面向自组织的语义联网方法发展。[11] [12] 推理和演化以及自动发现隐含规则在语义链网络中起重要作用。Tim Berners-Lee等专家于2006年出版的专著《A Framework for Web Science》就引用了早期关于语义链网络自动发现的工作。[13] 近年来，语义链网络已经发展为支持信息物理社会智能[14] [15]，已经有了许多应用[16]。

对话搜索

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在2013年5月的Google I/O大会上，Google的阿米特·辛格尔提出了未来搜索引擎的设想：搜索引擎的三个主要功能将需要改进，搜索将需要：1.答案，2.对话，3.预测。作为他发表主题演讲的一部分，阿密特说，“一台电脑，你可以与它交谈吗？它会回答你问的吗？我成为我的为整个世界的梦想的负责人。”对话搜索（英语：Conversational search）技术包含阿密特推出的一种“热关键词”的搜索技术，不需要一个接口，即用户只需将Google搜索引擎说“OK Google”。[17]

在I/O大会上的观众演示，在其中一个用户问了一个关于圣克鲁斯地名的问题，搜索引擎除了查询结果的介绍，还以“谈话”方式回答。Google的约翰娜·怀特解释说，搜索引擎使用知识图谱的数据产生的结果：“知识图谱知道，圣克鲁斯是一个地方，且此列表与圣克鲁斯有关。”[17][18]

参见

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参考文献

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  1. ^ 1.0 1.1 Singhal, Amit. Introducing the Knowledge Graph: Things, Not Strings. Official Blog (of Google). 2012-05-16 [2012-05-18]. （原始内容存档于2017-12-28）. 
  2. ^   Waters, Richard. Google To Unveil Search Results Overhaul. Financial Times. 2012-05-16 [2012-05-16]. [永久失效链接]
  3. ^ Staff. Get smarter answers from the Knowledge Graph from Português to 日本語 to русский. Google. 2012-12-04 [2012-12-04]. （原始内容存档于2015-09-08）. 
  4. ^ Isidoro, Andrew. Google’s Knowledge Graph: one step closer to the semantic web?. Econsultancy. 2013-02-28 [2013-04-17]. （原始内容存档于2013-12-24）. 
  5. ^ Newton, Casey. How Google is taking the Knowledge Graph global. CNET. 2012-12-14. （原始内容存档于2013-12-03）. 
  6. ^ Brown, Aaron. Get smarter answers from the Knowledge Graph from Português to 日本語 to русский. Inside Search (Google). 2012-12-12. （原始内容存档于2016-03-05）. 
  7. ^ H. Zhuge, The Knowledge Grid, World Scientific Publishing Co. 2004.
  8. ^ H. Zhuge, The Knowledge Grid: Toward Cyber-Physical Society, World Scientific Publishing Co. 2012.
  9. ^ H. Zhuge, Inheritance rules for flexible model retrieval. Decision Support Systems 22(4)(1998)379-390
  10. ^ H. Zhuge, Active e-document framework ADF: model and tool. Information & Management 41(1): 87-97 (2003).
  11. ^ H.Zhuge and L.Zheng, Ranking Semantic-linked Network, WWW 2003.
  12. ^ H. Zhuge, A novel heterogeneous data integration approach for p2p semantic link network. WWW Conference 2004: 334-335.
  13. ^ H. Zhuge, L. Zheng, N. Zhang and X. Li, An automatic semantic relationships discovery approach. WWW 2004: 278-279.
  14. ^ H.Zhuge, Semantic linking through spaces for cyber-physical-socio intelligence: A methodology, Artificial Intelligence, 175(2011)988-1019.
  15. ^ H. Zhuge, Communities and Emerging Semantics in Semantic Link Network: Discovery and Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 21(6)(2009)785-799.
  16. ^ H. Zhuge, Multi-Dimensional Summarization in Cyber-Physical Society, Morgan Kaufmann, 2016.
  17. ^ 17.0 17.1 Jessica Lee. OK Google: 'The End of Search as We Know It'. Search Engine Watch. Incisive Interactive Marketing LLC. 2013-05-16 [2013-05-20]. （原始内容存档于2014-11-09）. 
  18. ^ 存档副本. [2013-08-26]. （原始内容存档于2014-11-06）. 
  19. ^ Farber, Dan. (2013-07-30) Microsoft's Bing seeks enlightenment with Satori | Microsoft - CNET News （页面存档备份，存于互联网档案馆）. News.cnet.com. Retrieved on 2013-11-24.

外部链接

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