Knowledge graphs explained

Example of knowledge graph from:   Zhou, Zhixuan & Huankang, Guan & Bhat, Meghana & Hsu, Justin. (2019). Fake News Detection via NLP is Vulnerable to Adversarial Attacks. 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (https://arxiv.org/pdf/1901.09657)

Als je heel theoretisch gaat uitleggen wat een knowledge graph is – zelfs zonder er de hogere wiskunde van de grafentheorie bij te halen – klinkt dat misschien een beetje ingewikkeld, met begrippen als RDF-tripels, entiteiten en predikaten, URI’s en literals, knopen en pijlen, klassen en individuals. Maar in feite is het een nogal simpel concept, zeker als je het bijvoorbeeld met relationele databases vergelijkt. In een recent artikel in Towards Datascience werd dat door Favio Vázquez aardig verwoord:

Mensen denken niet in tabellen (zoals in traditionele relationele databases), maar graphs begrijpen ze wel meteen. Als je de structuur van een knowledge graph op een whiteboard tekent, spreekt het voor de meeste mensen vanzelf wat het voorstelt. *

 
Zo’n plaatje met bolletjes waar woorden of begrippen bijstaan en waartussen pijltjes zijn getekend, die de relaties tussen die woorden aangeven, is inderdaad niet zo ingewikkeld. Zo zal het plaatje boven deze blogpost weinig uitleg behoeven. Toch zul je wel een paar dingen moeten weten wanneer je zelf een systeem wilt ontwerpen en bouwen, dat zulke plaatjes en de daarbij gewenste functionaliteit oplevert. Enerzijds zul je wat van het jargon moeten kennen, waarvan we hierboven al voorbeelden gaven, en anderzijds ook wel wat van de techniek weten, al zal de meeste software veel daarvan automatisch genereren. En verder blijken sommige van de regeltjes, conventies en best practices die we kennen van het bouwen van databases en van taxonomieën en thesauri, ook hierbij goed van pas te komen.

Wil je in twee uurtjes snel wat inzicht krijgen in de basisprincipes van knowledge graphs en er ook al wat praktische ervaring mee opdoen, dan is daar bij de VOGIN-IP-lezing een workshop voor. Die biedt een beetje theorie en vooral veel zelf doen. Daarbij komt natuurlijk ook aan de orde wat voor extra functionaliteit dit mogelijk maakt. En dat gaat wel wat verder dan wat RDBMS’en en taxonomieën hun gebruikers bieden, wanneer die ergens naar op zoek zijn.

In het komende nummer van IP staat trouwens toevallig een artikel waarin Joyce van Aalten aan de hand van een praktisch voorbeeld uitlegt wat Knowledge Graphs zijn, hoe ze werken en wat je er aan hebt. Dat kun je ook mooi nog even lezen voordat je naar deze workshop komt.

Workshop: “Knowledge Graphs: wat het zijn en hoe je ze maakt” – docent: Eric Sieverts

___________________

*   Originele tekst: “People don’t think in tables (like in traditional RDBMS), but they do immediately understand graphs. When you draw the structure of a knowledge graph on a whiteboard, it is obvious what it means to most people.”

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.