支付宝蚂蚁新村职业小知识问答，答对产速+3/时，答错+1/时，有效期24小时。2024年11月2日蚂蚁新村职业小知识题目：为人工智能“塑造大脑”是以下哪种职业的工作内容
A、知识图谱工程师，B、建模工程师。
正确答案：知识图谱工程师。
答案解析：这是知识图谱工程师的工作内容。知识图谱是将互联网的知识积累起来，通过数据梳理和串联，让机器具备认知能力，从而塑造出人工智能的大脑，为机器处理各种通用型任务提供了可能。
知识图谱工程师定义与职责
知识图谱工程师是一种专注于构建、维护和应用知识图谱的专业人员。知识图谱是一种用于表示知识的结构化图形数据模型，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。知识图谱工程师的主要职责包括从各种数据源(如文本、数据库、传感器等)中提取知识，将这些知识以合适的方式存储到知识图谱中，并开发工具和应用程序来利用知识图谱进行智能问答、信息检索、数据分析等任务。
知识图谱工程师知识提取与数据收集
1、数据源多样化
需要处理多种数据源，包括但不限于结构化数据(如数据库表)、半结构化数据(如 XML、HTML)和非结构化数据(如文本文件、网页)。例如，从企业内部的客户关系管理(CRM)系统中提取客户信息，从新闻网站上抓取行业新闻等。
2、信息抽取技术
运用自然语言处理(NLP)技术，如实体识别、关系抽取和事件抽取。以医疗领域为例，通过 NLP 技术从医学文献中识别疾病实体、药物实体，以及它们之间的治疗关系。
3、数据清洗与预处理
在收集数据后，要对数据进行清洗和预处理，以去除噪声、纠正错误和统一数据格式。比如，将日期格式统一为 “年 - 月 - 日” 的形式，纠正拼写错误等。
知识图谱工程师知识图谱构建
1、数据建模
根据应用场景和知识领域，设计知识图谱的模式(schema)，定义实体类型、关系类型和属性。例如，在构建一个电影知识图谱时，实体类型可能包括电影、演员、导演等，关系类型可能有 “导演 - 执导 - 电影”“演员 - 出演 - 电影” 等。
2、知识存储
选择合适的存储系统来存储知识图谱，如图数据库(如 Neo4j)或关系数据库与图形存储相结合的方式。图数据库能够高效地处理图形数据的查询和遍历，适合存储复杂的知识关系。
3、知识融合与对齐
将来自不同数据源的知识进行融合和对齐，以消除冗余和冲突。比如，将从不同电影数据库中获取的同一部电影的信息进行合并，统一电影名称、上映日期等关键信息。
知识图谱工程师知识图谱应用开发
1、智能问答系统
开发基于知识图谱的智能问答应用，能够理解用户的问题，在知识图谱中查询答案并返回给用户。例如，用户问 “汤姆克鲁斯出演过哪些科幻电影？”，系统通过查询电影知识图谱，返回《少数派报告》等相关电影。
2、语义搜索
改进搜索引擎，使其能够理解搜索词的语义，而不仅仅是关键词匹配。利用知识图谱来扩展搜索结果，提供更准确、更全面的信息。例如，搜索 “苹果公司的创始人”，搜索引擎通过知识图谱找到史蒂夫乔布斯等相关人物。
3、知识推荐
根据用户的兴趣和知识图谱中的关联关系，提供个性化的知识推荐。在电子商务领域，可以根据用户的购买历史和产品知识图谱，推荐相关的产品。
知识图谱工程师工具与技术栈
1、编程语言
熟练掌握编程语言，如 Python、Java 等。Python 在数据处理、NLP 和图操作方面有丰富的库，如 Numpy、Pandas 用于数据处理，spaCy、NLTK 用于 NLP，而 Neo4j - driver 用于操作 Neo4j 图数据库。
2、NLP 工具与技术
了解词向量模型(如 Word2Vec、Bert)、词性标注、命名实体识别算法(如 CRF、BiLSTM - CRF)等 NLP 技术，用于知识提取和文本理解。
图数据库与查询语言：掌握图数据库的操作，如 Neo4j 的 Cypher 查询语言，用于构建、查询和更新知识图谱。
3、数据可视化工具
使用数据可视化工具(如 D3.js、Gephi)来展示知识图谱的结构和关系，以便更好地理解和分析知识图谱。
知识图谱工程师行业应用场景
1、医疗保健行业
构建医学知识图谱，用于疾病诊断辅助、药物研发支持、医疗知识问答等。例如，帮助医生快速查找疾病的症状、治疗方法以及药物的相互作用等信息。
2、金融行业
用于风险评估、金融知识问答、投资建议等。比如，通过分析公司之间的股权关系、信用关系等构建金融知识图谱，为投资决策提供支持。
3、教育行业
创建教育知识图谱，辅助教学内容设计、个性化学习推荐等。例如，根据课程知识体系和学生的学习进度，为学生推荐适合的学习资源。
