对于初学者来讲，这个概念很容易和语义网（Semantic Web）相混淆。为了行文一致，除非特别说明，语义网络指Semantic Network，语义网指Semantic Web。
【引子】 “海内存知己，天涯若比邻”， 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章，刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”（https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext），作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读，颇有收获，编译成文。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
研究证实，人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库，包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等，大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料，这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明，将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理，使资料的储存、管理及应用更加系统化，可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件，知识库是理解人类语言的背景知识，而如何构造这个知识库，找到一种合适的知识表示形式是人工智能发展的重要任务。面向人工智能的表示方法从上世纪五六十年代开始至今，已经陆续出现了多种知识表示方式，包括最开始的一阶谓词逻辑以及现在火热的知识图谱等等。本文是上一篇《事件、事件抽取与事理图谱》的姊妹篇，文章将以知识为中心，对知识、知识表示、知识图谱的历史情况进行介绍。
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
上周我参加了在加利福尼亚州蒙特雷举办的国际语义网络、会议（ISWC），并在 Ada Lovelace 纪念日当天就爱思唯尔（Elsevier）在衡量和解决研究领域中的性别差异方面所做的工作发表演讲（详见：https://www.elsevier.com/research-intelligence/resource-library/gender-report）。会议的其他部分就像是一场回到过去的旅程……当然是以不错的方式回去的 :-)
语义Web或语义网（Semantic Web）由WWW的创始人Tim Berners-Lee于2000提出[1][2],并于2001《科学美国人》杂志发表论文“ The Semantic Web”[3]。作者在文中这样描述“语义网不是一个独立的网络，而是当前的这个网络的显示的数据的能力将会大大提高，这样语义网建设的进展就将有助于创造出引人注目的全新功能。”
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名，但它的历史渊源，却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中，多次出现发展瓶颈，也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
互联网可能是现代技术最伟大的创造，它仍在不断发展中。在其持续发展的核心是三种不同的对互联网未来可能成为何种形态的设想。本文将探讨指导互联网技术和架构未来发展的三个理念：Web 3.0、Web3 和语义网络。
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章，希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
简单来说，DAPP和普通的App原理一样，除了他们是完全去中心化的，由类似以太坊网络本身自己的节点来运作的DAPP，不依赖于任何中心化的服务器，DAPP是去中心化的，可以完全自动地运行。
张孝荣 腾讯研究院总监 王一博 腾讯研究院助理研究员 下一代网络，又称新一代网络。从广义上来说，泛指下一代融合网，泛指不同于当前的，大量采用新技术的，以IP为中心，同事支持语音、数据和多媒体业务的融合网络。这是一个内涵宽泛定义松散的术语，NGN的出现不是革命而是演进。 与之相关的概念有NGN（下一代电信网）、NGI（下一代互联网）、语义网、三网融合等。下文将分别介绍。 （一）NGN（下一代电信网） 从狭义来看，NGN（Next Generation Network的缩写）概念最早源
从现在开始，我打算将我去年写完的部分书稿拆分为一篇篇文章逐步分享出来，后续时机成熟之后再集结出书吧。本文是第一篇。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
1.关键词组合 如搜索“上海世博会” 搜索“上海世博会宾馆价格” ２.用“-（减号）”去除不需要的内容 搜索《天龙八部》游戏而不是金庸小说，关键词为“天龙八部 -金庸” 检索式（关键词）：天龙八部 检索式（关键词）：天龙八部 -金庸 3.搜索结果至少包含多个关键字中的任意一个 例如：想找到内容必须含有“搜索引擎”，也可以包括“语义网”或者英文的语义网单词“Semantic Web”。 检索式：搜索引擎语义网 OR Semantic Web 比对：搜索引擎语义网 Semantic Web 4.
一份很好的PPT多看看 看到12页，从14页开始讲语义网的合并 https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=2AA09E1E02AE7F16!2746&cid
语义网（Semantic Web）是一种数据的网络，让数据得以共享，而不仅仅是被应用程序束缚。
关于什么是 Web3，一直以来都是众说纷纭，不同领域的专家对 Web3 普遍有着不同的见解。另外，「Web3」和「Web 3.0」的关系也一直困惑着很多人。有人认为两者其实是同一个概念，Web3 只是 Web 3.0 的简称，而有些人则认为两者是完全不同的两个概念，还有人认为 Web3 是 Web 3.0 的子集。下面，我则会基于自己的一些研究结果，来谈谈我对 Web3 的理解。
知识图谱（Knowledge Graph）的历程发展可以追溯到20世纪70年代诞生的专家系统，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
虽然 Web 3.0的整个底层架构尚未建立，但人们对于这个新版本的互联网将具有的一般特征，达成了广泛的共识：
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
在计算机领域，关联数据描述了一种发布结构化数据的方法，使得数据能够相互连接起来，便于更好的使用。
关于web3.0的含义现在众说纷纭。一种说法是，web3.0是的内涵全部是关于语义网（semantic web）、个性化服务、人工智能（artificial intelligent）、行为广告（behavioral advertising）和移动（mobility）的。互联网将在信息组织、搜索、社交和娱乐方式等方面产生颠覆性的变革。
当前热炒的Web3.0概念，大多以区块链为主，一些人把元宇宙、AI、NFT、DeFi等也归入Web3.0范畴。例如：
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
上一次，我写了《Freebase再研究》以后，徐廉之网友赠送了我一个Twine.com的加入邀请。
人工智能的发展，在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天，基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多（树结构数据）或记录之间无关系，则文档模型最合适。但若多对多关系的数据很常见，关系模型能处理简单的多对多，但随数据之间关联复杂度增加，将数据建模转化为图模型更自然。
Semantics (from Ancient Greek: σημαντικός sēmantikós, "significant")[1][a] is the linguistic and philosophical study of meaning in language, programming languages, formal logics, and semiotics. It is concerned with the relationship between signifiers—like words, phrases, signs, and symbols—and what they stand for in reality, their denotation.
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S)，作为语义网上表示本体的推荐语言。
这里有大佬已经写的很明白了，而且是Windows版本的安装和使用，请参考此处：https://blog.csdn.net/zlanngao/article/details/103974026
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话，可以分为以下几种：
本文首发于海拥资源网：https://code.haiyong.site/347/
本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。
Web 3.0可以说是最近最火的词之一。简单说，Web 3.0意味着互联网发展史进入到新阶段，把互联网带到全新的水平。计算机科学家和互联网专家认为，Web 3.0会让互联网更加智能，让我们的生活更轻松。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 该课程全面系统讲授与研讨了知识图谱相关概念与技术主题，对当前行业落地过程的一系列困难进行答疑解惑。 下面让我们通过回顾第一章课程的10条“知识图谱概述”研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念与技术》。 / 以下为课程第一
关于互联网的未来发展路径一直有各种各样的畅想，其中有两个说法比较有影响力，第一个说法是叫Web3.0为代表的语义网络，语义网络也是说想要促进网络中的语义内容，包括由非结构化、半结构化文本组成的网页，转化为有意义的网页数据，语义网络最终目标是创建智能的、互联的物联网。
基本流程Asch有三种网络类型，分别是localnet，testnet，mainnet，后两种是发布到线上的，可以通过公网访问。第一种localnet是运行在本地的，只有一个节点的私链，主要是为了方便本地测试和开发。Dapp的开发同样要涉及到这三种网络，即第一步，在localnet的开发，本地测试第二步，在testnet测试第三步，正式发布到mainnet。
教学内容：本章讨论知识表示的各种方法，是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一，也是学习人工智能其他内容的基础。
什么是语义化 语义化是指根据内容的结构，选择合适的标签，便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时，让浏览器的爬虫和机器很好的解析。 为什么会出现语义化 其实 HTML 在刚开始设计出来的时候就是带有一定的「语义」的，包括段落、表格、图片、标题等等，但这些更多地只是方便浏览器等 UA 对它们作合适的处理。但逐渐地，机器也要借助 HTML 提供的语义以及自然语言处理的手段来「读懂」它们从网上获取的 HTML 文档，但它们无法读懂例如「红色的文字」或者是深度嵌套的表格布局中内容的含义，因为太多已有的内容都是专门为了
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
今天为大家介绍的是来自Mario Krenn团队的一篇论文。一个能够通过从科学文献中获取洞见来建议新的个性化研究方向和想法的工具，可以加速科学的进步。一个可能受益于这种工具的领域是人工智能（AI）研究，近年来科学出版物的数量呈指数级增长，这使得人类研究者难以跟上进展。在这里，作者使用AI技术来预测AI自身的未来研究方向。
我自己在某厂做了两年语音个人助理，后来自己出来创业，首先就否定了这个方向，或者它的变种（如问答系统、智能音箱、客服机器人、聊天机器人、陪伴机器人等等，各自有软件和硬件的版本），以下统称为Chatbot
数字化协会理事顾问 广州佰聆数据顾问有限公司解决方案经理 大家好，我是中国数字化协会的理事顾问，郑午。今天与大家浅谈一下-知识图谱。 知识图谱最早是谷歌在2012年推出的一个知识库，谷歌用这个知识库支持它新一代的搜索引擎。简单来说，知识图谱是由一些相互连接的实体，和它们的属性共同构成的。其中每一条知识都可以表示为一个SPO三元组，SPO是英文（Subject， Predicate， Object）的首字母缩写，翻译成中文可以理解为：（实体一，谓词，实体二）。这个谓词定义了实体一与实
互联网的出现为大量内容创建者打开了创造内容产出信息的大门。因此，现在网络上存在大量高质量的用户生成内容。为了帮助计算机对这些文档内容有更好的理解，我们需要一种有效的方式来组织和表示这些数据。针对这个问题，人们认为可以把数据中隐藏的知识用图结构的形式进行表示，于是基于语义网概念提出了知识图谱来解决这个问题。
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1.NLP相关学科 语言学 信息论 生物学 计算机科学 数学 等等...... 2.相关术语 中文信息处理 中文语言处理 计算语言学 自然语言理解 智能化人机接口 3.知识内容 3.1基础 音位学->形态学->词汇学->句法学->语义学->语用学 举例 语音输入：delete file x 音位学处理：dilet'#fail#eks 形态学处理："delete" "file" "x" 词汇学处理：（“delete”VERB）(“file”NOUN）（“x”ID） 句法分析处理：
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