本文主要讲知识图谱中对相关AI技术及NLP自然语言理解（NER/ER/CR/RE），在爱奇艺产品中的应用，enjoy~

国际研究咨询公司Gartner调查指出，根据人工智能技术成熟曲线，有86%的人工智能技术尚未进入成熟期，但AI技术中也有非常成熟的AI技术，例如：CV（人脸识别、体态识别等）、计算机听觉，MIC拾音提取音素等。

本文主要讲知识图谱中对相关AI技术及NLP自然语言理解（NER/ER/CR/RE）在爱奇艺产品中的应用。

一、需求：AI知识图谱技术应用的业务场景

我们看一个视频常常会在视频的旁边看到猜你喜欢，偶尔可能也会在视频上进行弹幕讨论一下视频内容，或者在看视频的过程中会看到与视频中某个内容相关的小广告飘出，还有为了看视频充值而咨询一下人工智能客服，又或者智能医疗，或者网上快速获得贷款的背后的金融智能风控等等。

总结下来AI知识图谱的商业应用需求场景如下：视频推荐，AI鉴黄、广告精准推荐、金融风控、教育（智能排课/监播体系/手写体）、医疗、投资等等。

二、概念：知识图谱的前世今生

知识图谱前世：

根据维基百科获得知识图谱历史即前世：知识图谱2012年加入Google搜索，2012年5月16日正式发布，首先可在美国使用。知识图谱除了显示其他网站的链接列表，还提供结构化及详细的关于主题的信息。

其目标是，用户将能够使用此功能提供的信息来解决他们查询的问题，而不必导航到其他网站并自己汇总信息，即起始阶段知识图谱是Google的一个知识库。

AI知识图谱的今生个人见解：

传统数据库——>知识图谱化，所有传统低效率的数据表现形式（指：数据相关架构、数据结构、数据表、数据库）都会逐步转向高效率的AI知识图谱化。原因是AI知识图谱才是用户想要的数据可视化，怎么理解呢？

例如你搜索连诗路，是一个网页那就是传统数据库展示的结果，如果搜索连诗路显示上海路奇智能科技创始人，AI赋能AI重新定义产品经理等畅销书的作者，那么后者就是AI知识图谱实现的数据可视化。

三、视角：知识图谱处理视频中鉴禁语&鉴黄的应用流程

具体的业务问题是管理爱奇艺视频直播中的禁用词语和黄色视频，首先确定了AI知识图谱应用范围。

然后步骤流程如下：

1. 数据的收集 & 预处理

建立一个禁用语语料库，这个禁用语可以有第三方语料库供应商提供，也可以自己建立，也可以在第三方语料库的基础上进行迭代匹配使用。

在数据收集和处理阶段会用到AI知识图谱的命名实体识别NER技术，也会用到关系抽取RE，实体统一ER、和指代消解ER等NLP的子技术。

原因是数据分为结构化数据和非结构化数据及半结构化数据，结构化是指数据库里的数据，而我们遇到的大多数数据是非结构化和半结构化数据，例如数据库不能直接存取的数据大多是非结构化数据。

以上图直播视频图为例，SS=手速，MS=秒射，而XD=胸大or兄弟？这里就需要AI知识图谱中的NLP的指代消解ER技术来理解处理SS=手速，MS=秒射，然后判断是否需要封锁背后的ID，当然做一款产品还要考虑封了以后的步骤，本文先不多说，日后再开篇撰写。

2. 设计知识图谱

关于知识图谱的设计有很多原则，总体概述下来有：以理解业务原则、以可以分析为原则、以高效为原则、以含可拓展为原则、以其他规则为原则等等。

但是设计知识图谱过程如下：

（1）需要哪些实体、关系和属性？

连诗路与路奇是两个实体，合伙人是一个属性，智能是另外一个属性，连诗路与畅销书《AI赋能》是两个实体，作者是一个关系属性，还可能有2019年等等属性。

例如下图：

（2）哪些属性可以做为实体，哪些实体可以作为属性？

构建ER实体关系图的时候，有些属性可以作为实体，有些实体可以作为属性，在关系转化中有两条准则如下：

1. 作为属性，不能再具有需要描述的性质。属性必须是不可分的数据项，不能包含其他属性。
2. 属性不能与其他实体具有联系，即E-R图中所表示的联系是实体之间的联系。

3. 讲知识图谱存在知识图谱数据库中

存储上要面临存储系统的选择，但由于设计的知识图谱带有属性，图数据库（区别于传统数据库SQL/MYSQL等）可以作为首选，但至于选择哪个图数据库也要看业务量以及对效率的要求。

如果数据量特别庞大，则Neo4j很可能满足不了业务的需求，这时候不得不去选择支持准分布式的系统比如OrientDB, JanusGraph等，或者通过效率、冗余原则把信息存放在传统数据库中，从而减少知识图谱所承载的信息量。

通常来讲，对于10亿节点以下规模的图谱来说Neo4j已经足够了。

四、应用：爱奇艺智能客服奇小艺产品设计

1. 构建奇小艺知识图谱

根据实体、属性两个元素完成一个知识图谱的构建，步骤如下：​

1. 根据知识领域对原始知识进行分类，如充值类、账号密码知识等，以部分充值类知识为例，包括“充值入口在什么地方？”、“充值的客服官方电话号码？”、“充值转让办理业务需要什么资料？”、“充值办理业务能不能退费？”等；
2. 确定同类问题的实体，如步骤 1 中问题的实体为“充值”；
3. 确定实体的属性列表，如实体“充值”的属性包括“官方入口地址”、“官方客服电话”、“服务内容”等；
4. 检索实体的全部属性，确定所有下级属性，如属性“服务内容”的下级属性包括“电影”、“礼物”等；
5. 重复步骤 4 直至不存在下级属性。

构建知识图谱如下图所示：

2. 将奇小艺知识图谱实例化

知识图谱的实例化是指为知识图谱中的实体和属性设置条件、为属性设置参数以及为实例设置标准答案的过程。一个知识图谱可以有多个实例，每个属性实例拥有一个标准答案。

实例化过程如下：

1. 确定待实例化对象，如“充值”；
2. 设置条件，完成对象的实例化，如条件为“奇秀右上角充值入口”，得到对象实例“奇秀充值链接”；
3. 确定待实例化属性，如“官方客服电话”；
4. 设置参数，完成属性的实例化，如参数为“直播”，此时对象实例为“奇秀直播充值”，属性实例为“直播充值”；
5. 为属性实例设置标准答案，如“010-xxxxxxxx”。

以上完成了一个实体及其属性的实例化，同一个实体可拥有多个属性实例，如对象实例“奇秀充值”的属性实例可包括“电影”、“直播刷礼品”等。

3. 奇小艺智能问答

基于知识图谱的答案搜索首先需要进行中文分词，根据中文分词结果从知识库中搜索匹配，实例化知识图谱如下图所示：

如上图所示流程中，系统依次从分词结构中检索实体、条件、属性、参数，确定实例化的属性，并返回实例化属性对应的答案，完成答案搜索。

五、推荐AI知识图谱相关的知识和学习的方法

首先是阅读书籍和在实践中学习的方法第一本是AI产品思维：

《AI+时代产品经理的思维方法》

《AI赋能：AI重新定义产品经理》AI技术助力，AI技术落地产品赋能的案例及去哪里学的方法。非常畅销，得到多位圈内朋友推荐。

如果你想系统化入门AI产品经理，掌握AI产品经理的落地工作方法，戳这里>http://996.pm/7bjab

#专栏作家#

连诗路，公众号：LineLian。人人都是产品经理专栏作家，《产品进化论：AI+时代产品经理的思维方法》一书作者，前阿里产品专家，希望与创业者多多交流。

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