源于搜索：谷歌，给我更少的结果
如何做到？更加精准，非关键字匹配，而是通过关键字理解用户背后的意图。
1998年，罗纳尔多横空出世
万维网之父Tim Berners Lee于1998年提出的语义网（Semantic Web），知识图谱的前身。
知识是智能的前提，知识是力量，同时也是毒药。
当技术离开学术界走向市场之后，创造商业价值才是硬道理，毕竟客户最终看的还是效果。
当一项技术离开学术走向市场之后，它的唯一使命就是创造商业价值。
——基于知识图谱技术的运维知识库的构建。
知识图谱例子所示，中国是一个实体，北京是一个实体，中国-首都-北京 是一个（实体-关系-实体）的三元组样例北京是一个实体 ，人口是一种属性2069.3万是属性值。北京-人口-2069.3万构成一个（实体-属性-属性值）的三元组样例。
知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库。
自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。目前，大多数知识图谱都采用自底向上的方式进行构建，其中最典型就是Google的Knowledge Vault和微软的Satori知识库。现在也符合互联网数据内容知识产生的特点。
数据--信息--知识--智能
知识图谱以结构化的形式描述客观世界的概念、实体及其之间的关系。将信息表达成更接近人类认知世界的形式。
科技大数据挖掘与服务平台
https://www.aminer.cn/
开放的中文知识图谱
http://openkg.cn/
开放链接数据项目
http://linkeddata.org/
http://lod-cloud.net/
推荐两个数据来源：
中财网数据引擎
巨潮资讯
知识图谱专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/knowledgegraph
人机交互的类型：闲聊型、任务型、问答型
自然语言解析：基于规则；基于模式
仰天长笑出门去，我辈岂是蓬蒿人
马太效应
语言层-》语义层-》执行层
关系型属性，值类型属性
1.基于模板匹配的方案 ?
2.基于知识图谱的方案
https://bosonnlp.com/
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