Wissensgraphen, erklärt

Heutzutage werden ständig riesige Mengen an Informationen generiert und konsumiert, und es ist von entscheidender Bedeutung, diese Daten strukturiert und aussagekräftig zu gestalten. An dieser Stelle können Wissensgraphen helfen. Wissensgraphen sind leistungsstarke Werkzeuge zum Organisieren, Verbinden und Nutzen von Informationen. Sie bilden das Herzstück der modernen künstlichen Intelligenz (KI) und sind entscheidend für die Verbesserung von Suchmaschinen, Empfehlungssystemen, virtuellen Assistenten und vielem mehr.

In diesem Artikel befassen wir uns mit Wissensgraphen, ihrer Funktionsweise und den vielen Möglichkeiten, wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Was ist ein Knowledge Graph?

Ein Wissensdiagramm ist eine Form der Wissensdarstellung, die Informationen in Form von Entitäten, Beziehungen und Attributen strukturiert. Er verbindet Konzepte, indem er veranschaulicht, wie sie miteinander in Beziehung stehen, und bietet ein Netzwerk von Fakten, das tiefere Einblicke und ein besseres Verständnis der Welt ermöglicht.

Im Kern besteht ein Wissensgraph aus:

• Entitäten (oder Knoten): Dies sind die Subjekte oder Objekte im Diagramm. Eine Entität kann alles darstellen, von Personen und Orten bis hin zu Produkten und Ereignissen.
• Beziehungen (oder Kanten): Diese definieren, wie Entitäten miteinander in Beziehung stehen. Beziehungen sind in der Regel Verben oder Aktionen, die die Verbindung beschreiben, wie z. B. "arbeitet bei", "ist ein Teil von" oder "befindet sich in".
• Attribute: Dies sind Eigenschaften oder Merkmale von Entitäten, die detailliertere Informationen liefern. Zum Beispiel kann eine Entität "Alice" Attribute wie Alter, Beruf und E-Mail-Adresse haben.

Wie funktioniert ein Knowledge Graph?

In einem Wissensgraphen werden reale Entitäten und ihre Beziehungen in einer vernetzten, grafischen Struktur dargestellt. Hier ist ein genauerer Blick auf seine Funktionsweise.

Dateningestion

Wissensgraphen werden mit Daten aus verschiedenen Quellen befüllt. Dies können strukturierte Daten (z. B. Datenbanken), unstrukturierte Daten (z. B. Texte aus Dokumenten oder Webseiten) oder Daten aus Nutzer sein. Die Herausforderung besteht darin, relevante Entitäten und Beziehungen aus diesen verschiedenen Datenquellen zu identifizieren und sie in einer Weise zu organisieren, die konsistent und nützlich ist.

Erkennung und Verknüpfung von Entitäten

Einer der ersten Schritte ist die Identifizierung der Entitäten in den Daten. Bei diesem Prozess, der als Entitätserkennung bezeichnet wird, werden Wörter oder Phrasen erkannt, die Entitäten darstellen (z. B. "Albert Einstein" oder "Eiffelturm"). Nach der Identifizierung verknüpft das System diese Entitäten mit bestehenden Knoten im Graphen. Wenn die Entität neu ist, wird sie als neuer Knoten mit den entsprechenden Attributen hinzugefügt.

Entdeckung der Beziehung

Sobald die Entitäten erkannt sind, identifiziert das System die Beziehungen zwischen ihnen. In einem Nachrichtenartikel könnte es zum Beispiel erkennen, dass "John Doe" und "XYZ Corp" durch die Beziehung "CEO von" miteinander verbunden sind. Diese Beziehungen verknüpfen die Knoten im Graphen und ermöglichen es dem Graphen, nicht nur die Entitäten selbst darzustellen, sondern auch, wie sie miteinander verbunden sind.

Kontextuelles Verstehen

Wissensgraphen gehen über eine einfache Datenspeicherung hinaus. Sie sind so konzipiert, dass sie den Kontext der Informationen, die sie darstellen, verstehen. Eine Suchmaschine, die einen Wissensgraphen verwendet, kann beispielsweise die Anfrage "Wie hoch ist der Eiffelturm?" interpretieren und "Eiffelturm" korrekt mit der entsprechenden Entität im Graphen assoziieren, indem sie die Beziehung "hat Höhe" verwendet, um die richtige Antwort zu finden.

Inferenz und Schlussfolgerung

Wissensgraphen können auch Schlussfolgerungen oder Inferenzen durchführen. Das System kann durch die Analyse der Verbindungen zwischen Entitäten fundierte Vermutungen über neue Beziehungen oder Fakten anstellen. Wenn der Graph zum Beispiel weiß, dass "John der CEO der XYZ Corp. ist" und "die XYZ Corp. ihren Sitz in New York hat", kann er daraus schließen, dass John auch in New York leben könnte.

Wie werden Knowledge Graphs verwendet?

Wissensgraphen sind nicht nur ein theoretisches Konstrukt. Sie werden häufig in praktischen, realen Anwendungen eingesetzt. Hier sind ein paar prominente Beispiele:

• Suchmaschinen: Suchmaschinen wie Google nutzen Wissensgraphen, um relevantere und kontextbezogenere Suchergebnisse zu liefern. Anstatt einfach nur Schlüsselwörter abzugleichen, versteht Googles Wissensdiagramm die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten.
• Empfehlungssysteme: E-Commerce-Plattformen und Streaming stützen sich stark auf Wissensgraphen, um Produkte oder Inhalte zu empfehlen. Durch die Analyse der Beziehungen zwischen Produkten, Genres, Bewertungen und Nutzern kann das System Artikel vorschlagen, die für einen Nutzer aufgrund seiner Vorlieben und seines Surfverhaltens interessant sein könnten.
• Virtuelle Assistenten: Digitale Assistenten wie Amazon Alexa, Apples Siri und Google Assistant nutzen Wissensgraphen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen. Diese Systeme analysieren Nutzer , verstehen die Beziehungen zwischen Entitäten und geben intelligente Antworten.
• Gesundheitswesen: Wissensgraphen verknüpfen medizinische Einheiten wie Krankheiten, Symptome, Medikamente und Patienten. Durch die Verknüpfung verschiedener Aspekte von Patientendaten können Fachkräfte im Gesundheitswesen bessere Einblicke in Diagnosen, Behandlungspläne und medizinische Forschung gewinnen. Sie können auch dabei helfen, Muster zu erkennen, alternative Behandlungen vorzuschlagen oder Wechselwirkungen von Medikamenten zu finden, die nicht sofort offensichtlich sind.
• Finanzen: Banken und Finanzinstitute nutzen Wissensgraphen, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken, Markttrends zu analysieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Durch die Verbindung verschiedener Wirtschaftseinheiten können Wissensgraphen verdächtige Muster aufdecken, Marktbewegungen vorhersagen und personalisierte Finanzberatung anbieten.

Beispiel für einen Wissensgraphen

Wikidata ist ein beliebter Wissensgraph, der offen ist und gemeinsam gepflegt wird. Es handelt sich um eine zentrale Datenbank für strukturierte Daten, die von Wikipedia und anderen Wikimedia-Projekten genutzt wird. Sie verbindet Entitäten (wie Personen, Ereignisse, Orte usw.) und stellt Beziehungen her. Zum Beispiel:

• Entität: "Leonardo da Vinci"
• Attribut: "Geboren im Jahr 1452"
• Verwandtschaft: "War ein Künstler"
• Verwandte Entität: "Mona Lisa" (Gemälde von Leonardo da Vinci)

Wikidata ist ein globaler, gemeinschaftsgesteuerter Wissensgraph, der nicht nur für Wikipedia-bezogene Daten abgefragt werden kann, sondern auch viele externe Anwendungen unterstützt.

Dies ist nur ein Beispiel, aber Wissensgraphen werden auch in vielen anderen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem elektronischen Handel verwendet, um die Organisation und das Abrufen von Informationen zu verbessern.

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Wissensgraphen sind transformative Werkzeuge, die es KI-Systemen ermöglichen, die Welt auf strukturiertere und sinnvollere Weise zu verstehen und zu interpretieren. Indem sie Informationen als miteinander verbundene Einheiten und Beziehungen organisieren, ermöglichen sie es Systemen, Fragen zu beantworten, Vorhersagen zu treffen und personalisierte Erfahrungen zu bieten.

Ob es um die Verbesserung von Suchergebnissen, die Erstellung von Empfehlungen oder die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung geht, Wissensgraphen spielen eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Technologie. Mit der Weiterentwicklung der KI werden Wissensgraphen zweifellos ein wesentlicher Bestandteil intelligenter Systeme bleiben und Innovationen in allen Branchen vorantreiben.

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