知识图谱是否是NLP的未来( 三 )
个人觉得，知识图谱和NLP可以结合，但是前提是NLP有革命性的新算法，知识图谱有统一性的框架（类似TensorFlow可以公开、复用，而不是各大巨头藏起来私用）。
■网友
知识图谱是不是NLP的未来这个问题其实不用那么纠结。 在我看来两者是相互交融的，在构建知识图谱的时候会用到nlp，解决一些nlp方面的任务时也可以用到知识图谱。两者最终目的都是往让机器能够更好的认知这个世界，朝着更加智能化的方向去发展。提主用图像的例子跟nlp我觉得也不太恰当。图像是感知层面的事情，基于大量标注数据，是可以让机器学得其特征，这个特征是一种高维空间向量。而学习这些特征又是需要巨大的标记数据的，知识图谱最近这些年这么火的一个重要原因也是现在大数据的一波红利已经让深度学习吃光了，无论是图像识别，语音识别这些都是需要大量的标注数据。而知识图谱则是把知识提取出来，以一种机器可以理解的方式存储起来。相当于给了机器先验知识，小的数据量就能让机器具备一定的知识。
当前计算智能和感知智能（图像，语音）都已经实现了，而且已经很成熟了。将来人工知识发展的未来就是奔向认知智能，这一更深层次的人工智能。让机器能真正理解这个现实的世界，具备向人一样的认知能力还是非常困难的。从当前的研究来看，目前最优的方法可能就是依赖知识图谱了。当然肯定不仅仅是知识图谱，但是知识图谱可以起到一个重要的作用。
■网友
是的，我一直认为知识图谱是AI整个发展的未来。原因很简单，因为神经网络其实是一个判断回馈器，但是有太多的基础知识需要有关联表示的存储下来，就像人类的大脑记忆一样。有些本能反应是保存在神经网络里的，但是人类的记忆是放在存储区的。因此，用神经网络进行识别，然后用知识图谱进行语义解析，最后由神经网络输出，这个一套NLP未来的实现框架，只有这样才不会出现很傻很天真的语音交互机器人。
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