应用知识图谱的搜索引擎技术

目前,随着人工智能的不断发展,知识图谱已经在多方面有了应用,从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。

知识图谱最先应用于搜索,最典型的就是在谷歌搜索引擎中的应用。2012年,谷歌率先提出知识图谱的概念。提出这个概念最主要的目的是改善它的搜索引擎的体验,优化搜索。随后,搜狗“知立方”、微软的Probase和百度的“知心”等相关应用应运而生。

智能搜索引擎,主要通过自然语言处理和知识图谱等人工智能技术,来实现人工智能搜索引擎产品的落地。它更注重与其他科学相融合,个性化搜索,智能化比较高。换句话说,它是非常智能、理解用户需求、以用户为中心的搜索技术。运用了知识图谱的智能搜索引擎,需要进行语义分析研究,可以返回更加精准的结果。知识图谱搜索相对于URL搜索来说,带来几个改变:一是结果更加准确。用户搜索关键词可能有多重意思,知识图谱可以展示最全面的信息,更有机会命中用户需求;二是结果包括全面的摘要;三是搜索更广、更深,通过知识图谱建立的关系让用户可以通过互动、单击来拓展搜索的深度和广度,如图2-48所示。(www.xing528.com)

图2-48　百度搜索

百度搜索一直追求的目标是更准、更广、更深。尤其是在大力发展移动搜索的当下,更是需要让搜索做到精准无比,以降低用户输入和选择成本。当百度极简首页上线,无须用户选择频道时,它的结果必然要足够精准和全面,击中用户需求才行,知识图谱的能力正在于此。