ナレッジ グラフは、大量の情報を保存、整理、理解するために設計された人工知能 (AI) コンピューター システムの一種です。特に、Web 検索、レコメンダー システム、自然言語処理、データ マイニング、その他の AI タスクなどのアプリケーションで使用されます。通常、ナレッジ グラフは、ドメイン内のエンティティを表すノードのセットと、ノードを接続してエンティティ間の関係を表すエッジで構成されます。通常、ノードは人、場所、文書などの実世界のものを表し、エッジは家族関係、社会的つながり、文書間の類似性などのつながりを表します。
ナレッジ グラフは、テーブルや行に情報を格納する従来のデータベースよりもインテリジェントな方法で、コンピュータがエンティティ間の関係を理解するのに役立ちます。これにより、コンピューターが「ポールの母親は誰ですか?」などの質問を理解して答えることができるようになります。または「インドの首都はどこですか?」エンティティ間の関係をモデル化することで、ナレッジ グラフは従来のデータベースよりも効率的にデータを保存および整理できるため、コンピュータによる情報の処理と検索が容易になります。
さらに、ナレッジ グラフを使用すると、コンピュータが自然言語の要求や質問を処理できるようになります。たとえば、「不思議の国のアリスという本を書いたのは誰ですか?」などの質問に答えることができます。または「テイラー・スウィフトはどんな種類の音楽を歌いますか?」このような種類の質問に答える機能により、コンピューターはユーザーとデータベースに保存されている大量のデータとの間に自然言語インターフェイスを提供できるようになります。
ナレッジ グラフは、検索エンジン、電子商取引サイト、レコメンダー システム、自然言語処理など、さまざまなコンピューター アプリケーションで使用されます。たとえば、Google の検索エンジンは、ナレッジ グラフを使用して検索クエリをより深く理解し、より正確な検索結果を提供します。 Amazon の Alexa は、ナレッジ グラフを使用して音声コマンドに応答することもできます。
全体として、ナレッジ グラフは、コンピューターがエンティティ間の関係をよりよく理解し、自然言語クエリに答えることを可能にする強力な AI ツールです。 AI テクノロジーがより洗練され続けるにつれて、ナレッジ グラフは多くのコンピューター アプリケーションでますます重要になるでしょう。
