大家好，我是微学AI，今天给大家带来知识图谱重要讲述，讲明白什么是知识图谱，知识图谱可以做什么，需要学哪些知识，与自然语言处理的关系。很多人认为知识图谱是关系图谱，可能涉及人工智能的东西不多，其实知识图谱与自然语言处理紧密结合，与深度学习，图神经网络也是紧密结合的。
一、知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph）是一种表示现实世界中事物及其关系的语义网络，它将各种信息进行结构化的组织和编码，形成以实体和关系为核心的知识库。知识图谱不仅包含了大量的结构化数据，还涵盖了各种非结构化数据，如文本、图片、视频等多媒体信息。它可以为人工智能系统提供丰富的语义知识，并支持智能搜索、自然语言理解、推荐系统等应用。
知识图谱的核心原理是将现实世界中的各种事物和它们之间的关系进行抽象和建模，形成一个由实体和关系构成的有向图。其中，实体表示现实世界中的任何一个具体事物，如人、地点、组织、事件等；关系则表示实体之间的某种联系或关联，如“父子关系”、“居住关系”、“同事关系”等。每个实体和关系都被赋予了一些属性，如实体的名称、类型、简介、图片、出生日期等，关系的类型、权重、方向等。
二、知识图谱构建步骤
知识图谱的构建需要经过以下几个步骤：
数据采集：在构建知识图谱之前，需要先从各种数据源（如网站、数据库、文本等）中采集大量的数据。这些数据可以是结构化数据，也可以是非结构化数据。