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知识图谱在智能搜索领域的应用

在科技的推动下,每一个领域都在不断的进步。而搜索引擎领域,也在用户需求和人工智能的推动下,逐渐革新。

传统的搜索引擎,在一定程度上解决了用户从互联网中获取信息的难题,但由于它们是基于关键词或字符串的,并没有对查询的目标(通常为网页)和用户的查询输入进行理解。

因此,它们在搜索准确度方面存在明显的缺陷,即由于HTML形式的网页缺乏语义,难以被计算机理解。

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随着科学技术的不断发展,搜索引擎的竞争环境和竞争态势发生了变化,搜索引擎领域被认为是人工智能最适合落地的领域之一。

智能搜索引擎,主要通过自然语言处理和知识图谱等人工智能技术,来实现人工智能在搜索引擎产品的落地。它更注重与其他科学相融合、个性化搜索、智能化比较高。换句话说,它是非常智能、需要理解用户需求、以用户为中心的搜索技术。

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知识图谱于2012年5月正式被提出,其目标在于改善搜索结果,描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联关系。

随着越来越多的开放链接数据和用户生成内容被发布于互联网中。互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。

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也就是说,知识图谱是结构化储存人类知识的数据库,在信息检索、问答系统和智能对话等人工智能相关任务中广为运用。知识图谱可以看成是一张巨大的图,图中的节点表示实体或概念,而图中的边则构成关系。

以往在搜索引擎上搜索信息,用户往往面临不少痛点:表达的搜索需求和搜索结果往往难以匹配,经常有“搜”非所问的情况;此外,搜索结果中地址,解答等内容编排无序,显示杂乱。

而运用了知识图谱的智能搜索引擎,则可以返回更加精准的结果。就知识图谱而言,研究语义分析方面至关重要。知识库的构建和知识搜索都需要语义分析。

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知识图谱的研究和应用,可分为基于广度的通用知识图谱和基于深度的领域知识图谱。

然而,构造和应用领域知识图谱,尚面临着各种挑战和难题,需要行业专家和人工智能专家协作起来,以专家+大数据的方式构筑自生长模式,从而真正将海量非结构化信息自动化利用起来,成为领域应用决策的坚实支持。

所以,搜索+知识图谱,是未来搜索引擎的发展方向,未来的搜索引擎,会以用户为核心,越来越智能化。

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