Գիտելիքների գրաֆ

thumb|Կոնցեպտուալ դիագրամի օրինակ
Գիտելիքի ներկայացումը (ԳՆ) և դատողությունը արհեստական բանականության միջուկն է։ Գիտելիքը ներկայացվում է գիտելիքների գրաֆի տեսքով, որը գիտելիքների բազա է: Գիտելիքների գրաֆները հաճախ օգտագործվում են էությունների՝ առարկաների, իրադարձությունների, իրավիճակների կամ վերացական հասկացությունների փոխկապակցված նկարագրությունները պահելու համար՝ ինչպես նաև կոդավորելու այդ էությունների հիմքում ընկած ազատ ձևի իմաստաբանությունը կամ հարաբերությունները:

Սեմանտիկ վեբի զարգացումից ի վեր, գիտելիքների գրաֆները հաճախ ասոցացվել են կապակցված (հղումներով) բաց տվյալներ օգտագործող նախագծերի հետ՝ կենտրոնանալով հասկացությունների և միավորների միջև կապերի վրա:. Դրանք նաև պատմականորեն կապված են և օգտագործվում են որոնողական համակարգերի, ինչպիսիք են Google-ը, Bing-ը և Yahoo-ն, գիտելիքների մշակման և հարց ու պատասխանի ծառայությունների, ինչպիսիք են WolframAlpha-ն, Apple-ի Siri-ն և Amazon Alexa-ը, ինչպես նաև սոցիալական ցանցերի, ինչպիսիք են LinkedIn-ը և Facebook-ը, կողմից։

Տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման վերջին զարգացումները, մասնավորապես՝ գրաֆիկական նեյրոնային ցանցերի և ներկայացման ուսուցման, ինչպես նաև մեքենայական ուսուցման ոլորտներում, ընդլայնել են գիտելիքների գրաֆների կիրառման շրջանակը՝ դրանց ավանդական օգտագործման՝ որոնողական և առաջարկման համակարգեր, սահմաններից դուրս։ Դրանք ավելի ու ավելի են օգտագործվում գիտական ​​հետազոտություններում՝ նշանակալի կիրառություններով այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են գենոմիկան, պրոտեոմիկան և համակարգային կենսաբանությունը։

## Պատմություն
Այս տերմինը ստեղծվել է դեռևս 1972 թվականին ավստրիացի լեզվաբան Էդգար  Շնայդերի կողմից՝ «ինչպես ստեղծել մոդուլային ուսումնական համակարգեր» թեմայով քննարկման ժամանակ:
 1980-ականների վերջին Գրոնինգենի համալսարանը և Տվենտեի համալսարանը համատեղ սկսեցին «Գիտելիքների գրաֆներ» մի նախագիծը, որը կենտրոնանում էր սահմանափակ հարաբերությունների շարքով սահմանափակված կողերով իմաստային ցանցերի նախագծման վրա, պարզեցնելու գրաֆի հանրահաշիվը։ Հետագա տասնամյակների ընթացքում սեմանտիկ ցանցերի և գիտելիքների գրաֆների միջև տարբերությունը մշուշվեց:

Որոշ վաղ գիտելիքների գրաֆներ թեմատիկ էին։ 1985 թվականին հիմնադրվեց Wordnet-ը, որը գրանցում էր բառերի և իմաստների միջև իմաստային կապերը՝ այս գաղափարի կիրառումը լեզվի վրա։ 2005 թվականին Մարկ Վիրկը հիմնադրեց Geonames-ը՝ գրանցելու՝ տարբեր աշխարհագրական անունների, տեղանքների և դրանց հետ կապված միավորների միջև կապերը։ 1998 թվականին Մեծ Բրիտանիայի Science in Finance Ltd ընկերության Էնդրյու Էդմոնդսը ստեղծեց ThinkBase անվամբ համակարգ, որն առաջարկում էր խուճուճ տրամաբանության վրա հիմնված դատողություններ գրաֆիկական համատեքստում։

2007 թվականին DBpedia-ն և Freebase-ը հիմնադրվեցին որպես ընդհանուր նշանակության գիտելիքների գրաֆների պահոցներ։ DBpedia-ն կենտրոնանում էր բացառապես Վիքիպեդիայից ստացված տվյալների վրա, մինչդեռ Freebase-ը ներառում էր նաև հանրային տվյալների հավաքածուների շարք:

2012 թվականին Google-ը ներկայացրեց իր գիտելիքների գրաֆը, հիմնվելով DBpedia-ի և Freebase-ի, ինչպես նաև այլ աղբյուրների վրա։ Ավելի ուշ նրանք ներառեցին ինդեքսավորված վեբ էջերից, այդ թվում՝ CIA World Factbook-ից, Wikidata-ից և Wikipedia-ից վերցված RDFa, Microdata, JSON-LD բովանդակությունը։ Այս գիտելիքների գրաֆի հետ կապված միավորների և հարաբերությունների տեսակները հետագայում կազմակերպվել են schema.org բառապաշարի տերմինների միջոցով։ Google Knowledge Graph-ը դարձավ Google-ում տողային որոնման հաջող լրացում, և դրա առցանց ժողովրդականությունը այս տերմինը բերեց ավելի տարածված օգտագործման։

Այդ ժամանակվանից ի վեր մի քանի խոշոր միջազգային ընկերություններ գովազդել են իրենց գիտելիքների գրաֆների օգտագործումը՝ ավելի տարածելով այս տերմինը։ Դրանց թվում են Facebook-ը, LinkedIn-ը, Airbnb-ն, Microsoft-ը, Amazon-ը, Uber-ը և eBay-ը

2019 թվականին IEEE-ն իր «Մեծ գիտելիքներ» և «Տվյալների հանքարդյունաբերություն և ինտելեկտուալ հաշվարկներ» թեմաներով միջազգային ամենամյա միջազգային կոնֆերանսները միավորեց «Գիտելիքների գրաֆ» միջազգային կոնֆերանսի։

Լեզվական մեծ մոդելների մշակումը ընդլայնեց գիտելիքների գրաֆների նկատմամբ հետաքրքրությունը՝ որպես կառուցվածք չունեցող տեքստից կառուցվածք ային տեղեկատվությունը կառուցելու միջոց, իսկ լեզվի մշակման առաջընթացը հնարավորություն տվեց դրանց ավտոմատ կամ կիսաավտոմատ ստեղծում և ընդլայնում:

## Սահմանումներ
Գիտելիքների գրաֆի միասնական, ընդհանուր ընդունված սահմանում չկա։ Սահմանումների մեծ մասը թեման դիտարկում է սեմանտիկ վեբի տեսանկյունից և ներառում է հետևյալ հատկանիշները.

* *Գիտելիքների միջև ճկուն հարաբերություններ թեմատիկ տիրույթներում*. Գիտելիքների գրաֆը (i)  սխեմայի մեջ աբստրակտ դասեր և միավորերի (իրերի, հասկացությունների) հարաբերություններ է սահմանում, (ii) հիմնականում նկարագրում է իրական աշխարհի միավորները և դրանց փոխհարաբերությունները գրաֆի տեսքով, (iii) թույլ է տալիս կամայական էակներին միմյանց հետ պոտենցիալ փոխկապակցել, և (iv) ընդգրկում է զանազան թեմատիկ տիրույթներ:.
* *Ընդհանուր կառուցվածք*: միավորների ցանց, դրանց իմաստային տեսակները, հատկությունները և հարաբերությունները: Հատկությունները ներկայացնելու համար հաճախ օգտագործվում են կատեգորիկ կամ թվային արժեքներ։
* *Եզրակացված [[օնտոլոգիա (Ինֆորմացիոն գիտություն)|օնտոլոգիաների]] հիման վրա դատողությունների աջակցություն*․ Գիտելիքների գրաֆը ձեռք է բերում և ինտեգրում է տեղեկատվությունը օնտոլոգիայի մեջ և կիրառում է տրամաբանություն՝ նոր գիտելիքներ ստանալու համար։
Այնուամենայնիվ, կան բազմաթիվ գիտելիքների գրաֆների ներկայացումներ, որոնց համար այս հատկանիշներից մի քանիսը տեղին չեն: Այդ գիտելիքների գրաֆների համար այս ավելի պարզ սահմանումը կարող է ավելի օգտակար լինել։
* Թվային կառուցվածք, որը ներկայացնում է գիտելիքները որպես հասկացություններ և դրանց միջև եղած փոխհարաբերությունները (փաստեր): Գիտելիքների գրաֆը կարող է ներառել օնտոլոգիա, որը թույլ է տալիս և՛ մարդկանց, և՛ մեքենաներին հասկանալ և դատողություններ անել դրա բովանդակության վերաբերյալ:.

### Իրականացումներ
Ի հավելումն վերը նշված օրինակների, այս տերմինն օգտագործվել է բաց գիտելիքների նախագծեր, ինչպիսիք են YAGO-ն և Wikidata-ն, ֆեդերացիաներ, ինչպիսիք են Linked Open Data ամպը, առևտրային որոնման գործիքների հետևյալ շարքը, ներառյալ Yahoo-ի սեմանտիկ որոնման օգնական Spark-ը, Google-ի Knowledge Graph-ը և Microsoft-ի Satori-ն, ինչպես նաև LinkedIn-ի և Facebook-ի էնթիթի գրաֆիկները, նկարագրելու համար։

Այս տերմինը օգտագործվում է նաև ծրագրային ապահովման համատեքստում նշումներ կատարելու համար, ինչը օգտատիրոջը հնարավորություն է տալիս կառուցել անձնական գիտելիքների գրաֆ։[

Գիտելիքների գրաֆների և դրանց ուղեկցող մեթոդների տարածումը հանգեցրել է գրաֆային տվյալների բազաների մշակմանը, ինչպիսիք են Neo4j-ը, GraphDB-ը և AgensGraph-ը։ Այս գրաֆային տվյալների բազաները օգտատերերին թույլ են տալիս տվյալները որպես միավորներ,  փոխադարձ կապերի հետ հեշտությամբ պահպանել, և հեշտացնում են այնպիսի գործողություններ, ինչպիսիք են տվյալների դատողությունը, հանգույցների ներդրումը և գիտելիքների բազաների վրա օնտոլոգիաների մշակումը։

Դրան հակառակ, վիրտուալ գիտելիքների գրաֆները տեղեկատվությունը չեն պահում մասնագիտացված տվյալների բազաներում: Դրանք հենվում են հիմքում ընկած ռելացիոն տվյալների բազայի վրա՝ գրաֆի մակարդակում հարցումներին պատասխանելու համար: Նման վիրտուալ գիտելիքների գրաֆային համակարգը պետք է համապատասխան կառուցվածք ունենա՝ հարցումներին ճիշտ պատասխանելու համար: Այս կոնկրետ կոնֆիգուրացիան կատարվում է մի շարք արտապատկերումների միջոցով, որոնք սահմանում են սկզբնական տվյալների բազայի տարրերի և վիրտուալ գիտելիքների գրաֆի կառուցվածքի ու օնտոլոգիայի միջև եղած կապը:

## Տվյալների վերաբերյալ դատողություններ, գիտելիքների գրաֆի օգտագործմամբ

Գիտելիքների գրաֆը իմաստաբանությունը ներկայացնում է միավորների և դրանց փոխադարձ կապեր տեսքով։ Գիտելիքների գրաֆները կարող են  օգտագործել օնտոլոգիաները որպես սխեմայի շերտ: Դրա շնորհիվ բացի բացահայտ գիտելիքներից, հնարավոր է դառնում տրամաբանական եզրակացություններ ենթադրող հարցումներ անել։

Մեքենայական ուսուցման տարբեր առաջադրանքներում Գիտելիքների գրաֆների օգտագործումը հնարավոր դարձնելու համար մշակվել են մի քանի մեթոդներ, միավորների և դրանց կապերի թաքնված հատկանիշների ներկայացումներ ստանալու համար:ref> Գիտելիքների գրաֆների վեկտորական ներկայացումը հնարավոր է դարձնում դրանք կապել մեքենայական ուսուցման մեթոդների հետ, որոնք պահանջում են հատկանիշների վեկտորներ, ինչպիսիք են բառերի ներկայացումը վեկտորի տեսքով:

Գիտելիքների գրաֆների օգտակար ներդրման մոդելները սովորաբար գրաֆային նեյրոնային ցանցերի (ԳՆՑ) տիրույթն են։ ԳՆՑ-ները խորը ուսուցման ճարտարապետություններ են, որոնք ներառում են կողեր և գագաթներ, որոնք լավ համապատասխանում են գիտելիքների գրաֆների միավորներին և փոխադարձ կապերին: ԳՆՑ-ների կողմից տրամադրվող տոպոլոգիան և տվյալների կառուցվածքները հարմար տիրույթ են ապահովում կիսակառավարվող ուսուցման համար, որտեղ ցանցը մարզվում է կանխատեսելու հանգույցի ներդրման (եթե կա հարակից հանգույցների խումբ և դրանց կողեր) կամ եզրի (եթե կա հանգույցների զույգ) արժեքը: Այս առաջադրանքները ծառայում են որպես հիմնարար աբստրակցիաներ ավելի բարդ առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են գիտելիքների գրաֆի դատողությունը և դասավորությունը:
### Միավորի համընկնում
thumb|Երկու գիտելիքների հիպոթետիկ գրաֆներ, որոնք ներկայացնում են տարբեր թեմաներ, պարունակում են գագաթ, որը համապատասխանում է նույն միավորին իրական աշխարհում: Միավորի համընկնումն այդպիսի գագաթների նույնականացման գործընթաց է բազմաթիվ գրաֆների միջև:|upright 2

Քանի որ նոր գիտելիքների գրաֆներ են ստեղծվում տարբեր ոլորտներում և համատեքստերում, նույն միավորը անխուսափելիորեն ներկայացված կլինի բազմաթիվ գրաֆներում: Այնուամենայնիվ, քանի որ գիտելիքների գրաֆի կառուցման կամ ներկայացման համար միասնական ստանդարտ գոյություն չունի, տարբեր գրաֆներից որ էությունները համապատասխանում են նույն իրական աշխարհի առարկային, ոչ տրիվիալ խնդիր է: Այս խնդիրը հայտնի է որպես *գիտելիքների գրաֆի միավորի համընկնու*մ և հետազոտության ակտիվ ոլորտ է:

Միավորների համընկնման ռազմավարությունները սովորաբար ձգտում են բացահայտել նմանատիպ ենթակառուցվածքներ, իմաստային հարաբերություններ, ընդհանուր ատրիբուտներ կամ բոլոր երեքը միասին, երկու տարբեր գիտելիքների գրաֆների միջև: Միավորի համընկնման մեթոդներն այս կառուցվածքային նմանությունները ընդհանուր առմամբ օգտագործում են ոչ իզոմորֆ գրաֆների նկատմամբ՝ կանխատեսելու, թե որ գագաթներն են համապատասխանում նույն միավորին։

Մեծ լեզվական մոդելների (LLM) վերջին հաջողությունները, խթանել են LLM-ների օգտագործումը միավորների համընկնման գործում:
   

Քանի որ գիտելիքների գրաֆներում պահվող տվյալների քանակը մեծանում է, գիտելիքների գրաֆի միավորների համնկման հուսալի մեթոդների մշակումը դառնում է գիտելիքների գրաֆի տվյալների ինտեգրման և համախմբման ավելի ու ավելի կարևոր քայլ։

## Ծանոթագրություններ