知识图谱怎样入门
任何一个学科,重要的不是静态的知识本身,而是建立知其然(Framework),知其所以然(Rationale),最后到知未然(Insights)
最重要的便是产生 insights,因拥有洞察而知关键所在,所以能预测未来的走向,不人云亦云
知识图谱作为一门学问,绝不是用个图数据库写几条查询,或者用规则写一个表格的提取,就可以称为成功的运用的
和所有的学科一样,都需要长期的艰苦的努力,在充分了解前人成果的基础上,才有可能做出一点点成绩
知识图谱作为人工智能(AI)的一个分支,和 AI 的其他分支一样,它的成功运用,都是需要知道它的所长,更需要知道它的所短的
特别是 AI 各个学派林立,经验主义(机器学习)、连接主义(神经网络)、理性主义(知识工程)、行为主义(机器人)各个方法的优劣,倘若不能有纵览的理解,也难以做正确的技术选型,往往盲目相信或者排斥一种技术
AI 是一个极端需要广阔视野的学科
知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术,即使想有小成,也需要几年的功夫探索
如下所列,应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功:知道 Web 的发展史,了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事
(我把这个列第一条,是我的偏见——但我认为这是最重要的一个 insights)知道 RDF,OWL,SPARQL 这些 W3C 技术堆栈,知道它们的长处和局限•会使用RDF 数据库和推理机
知识图谱怎样入门
了解一点描述逻辑基础,知道描述逻辑和一阶逻辑的关系
知道模型论,不然完全没法理解 RDF 和 OWL
了解图灵机和基本的算法复杂性
知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime
最好再知道一点逻辑程序(LogicProgramming),涉猎一点答集程序(AnswerSetProgramming),知道 LP 和 ASP 的