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随着AI技术的发展和普及，当今社会已经进入了智能化时代。与以往不同的是，在这一波浪潮中，企业不仅是向数字化转型，更是向知识化转型。那么，如何助力企业破解智能化知识挖掘和管理难题，实现知识化转型？

3月13日下午14:00起举行的华为开发者大会2020（Cloud）第三期华为DevRun Live开发者沙龙中，华为云自然语言处理技术专家郑毅将分享《企业级知识计算平台的技术解读和案例实践》，带你了解华为云知识计算平台及相关技术、知识图谱构建流程及方法，以及知识计算行业案例。下文主要讲述“知识图谱构建流程及方法”，让我们先睹为快。

一、什么是知识图谱？

知识图谱是由实体、关系和属性组成的一种数据结构。以下图为例，“刘德华“是一个人物类型的实体，“刘德华”有自己的身高、国籍等信息，这些信息便称之为实体的属性。同样，“无间道”是一个电影类型的实体。我们知道“刘德华”是“无间道”这部电影的主演，所以“刘德华”与“无间道”之间有“主演”关系。通过实体、关系、属性，就能够把我们人可以理解的知识有效地组织起来。知识图谱的构建与应用涉及数据库、自然语言处理（NLP）和语义网络等技术。

通用知识图谱or行业知识图谱？

按照知识图谱的用途，知识图谱可分为通用知识图谱和行业知识图谱。通用知识图谱侧重构建常识性的知识，并用于搜索引擎和推荐系统等。行业知识图谱（也可称企业知识图谱）主要面向企业业务，通过构建不同行业、企业的知识图谱，对企业内部提供知识化服务。华为云知识图谱服务可用于以上两类知识图谱的构建、管理和服务，更侧重面向企业知识图谱。

二、如何构建知识图谱？

知识图谱构建主要分为自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。自顶向下构建方式需要先定义好本体（Ontology或称为Schema），再基于输入数据完成信息抽取到图谱构建的过程。该方法更适用于专业知识方面图谱的构建，比如企业知识图谱，面向领域专业用户使用。自底向上构建方式则是从开放的Open Linked Data中抽取置信度高的知识，或从非结构化文本中抽取知识，完成知识图谱的构建。该方式更适用于常识性的知识，比如人名、机构名等通用知识图谱的构建。本文侧重介绍自顶向下构建方式的相关流程和技术，并用于构建企业知识图谱。