1.3 知識圖譜現狀

近些年我國在知識圖譜的研究方面取得了長足的進展，出現了越來越多以知識圖譜為核心技術的產品和服務，尤其在工業領域應用越來越廣泛，引發了學術界、工業界足夠多的重視。

1.3.1 學術界研究現狀

由于知識圖譜的構建過程大量運用了自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術，知識圖譜相關的研究一般會在NLP領域相關會議中發布。

在國際上，相關會議包括由國際計算語言學協會（The Association for Computational Linguistics, ACL）主辦的ACL、EMNLP、NAACL以及國際計算語言學委員會（International Committee on Computational Linguistics, ICCL）主辦的COLING等。

在國內，相關會議有全國知識圖譜與語義計算大會（China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing, CCKS）及中國中文信息學會語言與知識計算專委會定期舉辦的全國年度學術會議，主要有中文知識圖譜研討會（Chinese Knowledge Graph Symposium, CKGS）和中國語義互聯網與Web科學大會（Chinese Semantic Web and Web Science Conference, CSWS）。新的全國知識圖譜與語義計算大會將致力于成為國內知識圖譜、語義技術、鏈接數據等領域的核心會議，并聚集了知識表示、自然語言理解、智能問答、知識抽取、鏈接數據、圖數據庫、圖挖掘、自動推理等相關技術領域的重要學者和研究人員。

1.3.2 工業界應用現狀

伴隨著自動知識抽取與加工技術的不斷成熟，知識圖譜在工業領域也獲得了廣泛應用，各大IT巨頭相繼推出以知識圖譜為核心技術的產品和服務。如領英經濟圖譜、企業關系圖譜等。當前的知識圖譜大多采用自底向上的方式構建，具有強大的實際應用能力。

國外的知識圖譜應用情況主要如下。

1）谷歌推出的Knowledge Vault知識庫服務于智能搜索業務。

2）臉書推出社交圖譜搜索工具Graph Search。

3）蘋果推出的智能語音助手Siri提供了基于知識圖譜的問答系統。

4）微軟推出的Satori知識庫服務于Bing Search業務。

國內的知識圖譜應用情況主要如下。

1）騰訊基于QQ、微信以及大量App的各類海量數據構建了社交知識圖譜，服務于搜索引擎、智能問答等業務。

2）阿里基于淘寶、天貓等數據庫構建了電商知識圖譜，服務于商品推薦系統。

3）百度基于搜索構建的知識圖譜已經在眾多產品線中廣泛應用。

4）搜狗通過整合互聯網上的碎片化語義信息，對用戶的搜索進行邏輯推薦與計算，服務于知立方的智能搜索功能。

總之，從開始的谷歌搜索、百度搜索，到現在的個性化推薦、聊天機器人、金融決策等，諸多垂直領域的應用都與知識圖譜密切相關。據艾瑞咨詢估算，預計到2024年知識圖譜市場規模將突破1000億元。