20、情感分析、知识图谱构建与查询实践

情感分析、知识图谱构建与查询实践

在数据分析和自然语言处理领域，构建有效的应用程序来处理和利用信息是至关重要的。本文将围绕情感分析应用的后续步骤以及知识图谱的构建与查询展开详细介绍。

情感分析应用后续思考

在当前的情感分析应用中，有一个脚本并非关键任务。若该脚本无法运行，仅会导致聚合得分的使用出现延迟。若确实需要添加得分，或许可以设计一个使用更简单模型的备用脚本。

当准备好部署应用时，需要考虑下一步的行动。当前模型的性能虽不算糟糕，但远低于当前的先进水平。因此，可以考虑构建一个更复杂的模型来提升性能。此外，将该模型集成到服务中也是一个不错的选择，这样可以实现对评论的即时评分。

通过构建这个简单的应用，我们学到了许多关于部署更复杂应用的知识。情感分析是一项有趣的任务，它运用了我们已经掌握的工具和技术。借助良好的开发流程，我们能够将简单的应用不断扩展。

知识图谱构建项目概述

知识图谱是一种用于组织信息，方便人类和计算机访问的工具。在自然语言处理领域，随着研究重点从“专家系统”转向统计机器学习方法，知识图谱的受欢迎程度在近几十年有所下降。

专家系统试图利用知识进行决策，这些知识涉及实体、实体之间的关系以及规则。通常，专家系统拥有推理引擎，可利用知识库做出决策，有时被描述为一系列的“如果 - 那么”规则，但实际上这些系统要复杂得多。由于当时的技术限制，知识库和规则集可能非常庞大，因此推理引擎需要能够高效地评估许多逻辑语句。

以一个控制房屋温度的专家系统为例，系统需要根据温度和时间做出决策。每当系统决定开启或关闭加热器、空调或不采取任何行动时，它必须结合当前温度（或一系列温度测量值）、当