阿里妹導讀：知識圖譜的構建技術主要有自頂向下和自底向上兩種。其中自頂向下構建是指藉助百科類網站等結構化資料來源，從高質量資料中提取本體和模式資訊，加入到知識庫裡。而自底向上構建，則是藉助一定的技術手段，從公開採集的資料中提取出資源模式，選擇其中置信度較高的資訊，加入到知識庫中。

在本文中，筆者主要想分享一下自底向上構建知識圖譜的全過程，拋磚引玉，歡迎大家交流。

“The world is not made of strings , but is made of things.”
——辛格博士，from Google.

知識圖譜，是結構化的語義知識庫，用於迅速描述物理世界中的概念及其相互關係，通過將資料粒度從document級別降到data級別，聚合大量知識，從而實現知識的快速響應和推理。

當下知識圖譜已在工業領域得到了廣泛應用，如搜尋領域的Google搜尋、百度搜索，社交領域的領英經濟圖譜，企業資訊領域的天眼查企業圖譜等。

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在知識圖譜技術發展初期，多數參與企業和科研機構主要採用自頂向下的方式構建基礎知識庫，如Freebase。隨著自動知識抽取與加工技術的不斷成熟，當前的知識圖譜大多采用自底向上的方式構建，如Google的Knowledge Vault和微軟的Satori知識庫。