什么是知识图谱？

　　在互联网时代，搜索引擎是人们在线获取信息和知识的重要工具。当用户输入一个查询词，搜索引擎会返回它认为与这个关键词最相关的网页。从诞生之日起，搜索引擎就是这样的模式。

　　直到2012年5月，搜索引擎巨头谷歌在它的搜索页面中首次引入“知识图谱”：用户除了得到搜索网页链接外，还将看到与查询词有关的更加智能化的答案。如图1所示，当用户输入“Marie Curie" (玛丽·居里)这个查询词，谷歌会在右侧提供了居里夫人的详细信息，如个人简介、出生地点、生卒年月等，甚至还包括一些与居里夫人有关的历史人物，例如爱因斯坦、皮埃尔·居里(居里夫人的丈夫)等。

　　　　　　　　　　　　　　　　图1 谷歌搜索引擎的知识图谱

　　从杂乱的网页到结构化的实体知识，搜索引擎利用知识图谱能够为用户提供更具条理的信息，甚至顺着知识图谱可以探索更深入、广泛和完整的知识体系，让用户发现他们意想不到的知识。谷歌高级副总裁艾米特·辛格博士一语道破知识图谱的重要意义所在：“构成这个世界的是实体，而非字符串( things, not strings)"。

　　谷歌知识图谱一出激起千层浪，美国的微软必应，中国的百度、搜狗等搜索引擎公司在短短的一年内纷纷宣布了各自的“知识图谱”产品，如百度“知心”、搜狗“知立方”等为什么这些搜索引擎巨头纷纷跟进知识图谱，在这上面一掷千金，甚至把它视为搜索引擎的未来呢?这就需要从传统搜索引擎的原理讲起。以百度为例，在过去我们想知道“泰山”的相关信息的时候，我们会在百度上搜索“泰山”，它会尝试将这个字符串与百度抓取的大规模网页做比对，根据网页与这个查询词的相关程度，以及网页本身的重要性，对网页进行排序，作为搜索结果返回给用户。而用户所需的与“泰山”相关的信息，就还要他们自己动手，去访问这些网页来找了。

　　当然，与搜索引擎出现之前相比，随着网络信息的爆炸式增长，搜索引擎由于大大缩小了用户查找信息的范围，日益成为人们遨游信息海洋的不可或缺的工具。但是，传统搜索引擎的工作方式表明，它只是机械地比对查询词和网页之间的匹配关系，并没有真正理解用户要查询的到底是什么，远远不够“聪明”，当然经常会被用户嫌弃了。

　　而知识图谱则会将“泰山”理解为一个“实体” ( entity) ,也就是一个现实世界中的事物。这样，搜索引擎会在搜索结果的右侧显示它的基本资料，例如地理位置、海拔高度、别名，以及百科链接等，此外甚至还会告诉你一些相关的“实体” ,如嵩山、华山、衡山和恒山等其他三山五岳等。当然，用户输入的查询词并不见得只对应一个实体，例如当在谷歌中查询“apple” (苹果)时，谷歌不止展示IT巨头“Apple-Corporation” (苹果公司)的相关信息，还会在其下方列出“apple-plant” (苹果-植物)的另外一种实体的信息。

　　很明显，以谷歌为代表的搜索引擎公司希望利用知识图谱为查询词赋予丰富的语义信息。建立与现实世界实体的关系，从而帮助用户更快找到所需的信息。谷歌知识图谱不仅从Freebase和维基百科等知识库中获取专业信息，同时还通过分析大规模网页内容抽取知识。现在谷歌的这幅知识图谱已经将5亿个实体编织其中，建立了35亿个属性和相互关系，并还在不断高速扩充。

　　谷歌知识图谱正在不断融入其各大产品中服务广大用户。最近，谷歌在Google Play Store 的Google Play Movies& TV应用中添加了一个新的功能，当用户使用安卓系统观看视频时，暂停播放，视频旁边就会自动弹出该屏幕上人物或者配乐的信息，如图2所示。这些信息就是来自谷歌知识图谱。谷歌会圈出播放器窗口所有人物的脸部，用户可以点击每一个人物的脸来查看相关信息。此前， Google Books已经应用此功能。

　　　　　　　　　　　　图2 Google利用知识图谱标示视频中的人物或配乐信息