- 知识图谱 应用
- 知识图谱 开发
- 特点
- 视觉思维
- 关联
- 推理
- 结构识别
- 降维
- 概念图
- 网络模型
- 潜在领域寻迹
- 与深度学习区别
- 深度学习是显性模型，知识图谱是隐性模型
- 场景：人脸识别；语音助手
- 目前进展: 在一些任务上已超过人类；知识量超过人类，推理不如人类
- 任务范围：面向具体任务，难以迁移；广泛适用于不同任务
- 可解释性：较难解释；可解释性强
- 数据量：海量训练数据；海量知识数据
- 未来趋势：深度融合
- 历史
- 2010年: 微软构建Satori、Probase
- 2012年: 谷歌X实验室识别”猫”, 发布Google Knowledge Graph
- 2013年：百度布局
- 2015年：阿里布局
- 2016年：亚马逊布局