Kennisgrafieken: Semantische informatieverwerking voor de moderne wereld

In de huidige datagedreven wereld is het vermogen om enorme hoeveelheden informatie effectief te beheren, te begrijpen en te gebruiken van het grootste belang. Traditionele systemen voor gegevensbeheer worstelen vaak met het vastleggen van de complexe relaties tussen gegevenspunten, wat ons vermogen om zinvolle inzichten te extraheren belemmert. Kennisgrafieken bieden een krachtige oplossing voor deze uitdaging door informatie weer te geven als een netwerk van onderling verbonden entiteiten en relaties. Deze aanpak, bekend als semantische informatieverwerking, stelt ons in staat om gegevens te begrijpen en erover te redeneren op een manier die de menselijke cognitie nabootst.

Wat is een kennisgrafiek?

Een kennisgrafiek is een op grafieken gebaseerde gegevensstructuur die kennis weergeeft als een netwerk van entiteiten, concepten en relaties. In eenvoudigere bewoordingen: het is een manier om informatie te organiseren, zodat computers de betekenis en verbindingen tussen verschillende stukjes data kunnen begrijpen. Beschouw het als een digitale kaart van kennis, waarbij:

• Entiteiten: Echte objecten, concepten of gebeurtenissen vertegenwoordigen (bijvoorbeeld een persoon, een stad, een product, een wetenschappelijk concept).
• Nodes: Deze entiteiten in de grafiek vertegenwoordigen.
• Relaties: De verbindingen of associaties tussen entiteiten vertegenwoordigen (bijvoorbeeld "is gelegen in", "geschreven door", "is een type van").
• Edges: Deze relaties vertegenwoordigen, die de nodes verbinden.

Een kennisgrafiek over de Europese Unie kan bijvoorbeeld entiteiten bevatten zoals "Duitsland", "Frankrijk", "Berlijn" en "Parijs". Relaties zouden onder meer "is lid van" (bijv. "Duitsland is lid van de Europese Unie") en "is de hoofdstad van" (bijv. "Berlijn is de hoofdstad van Duitsland") kunnen omvatten.

Waarom zijn kennisgrafieken belangrijk?

Kennisgrafieken bieden verschillende belangrijke voordelen ten opzichte van traditionele systemen voor gegevensbeheer:

• Verbeterde data-integratie: Kennisgrafieken kunnen data uit diverse bronnen integreren, ongeacht hun formaat of structuur. Dit is cruciaal voor organisaties die te maken hebben met datasilo's en uiteenlopende systemen. Een multinational kan bijvoorbeeld een kennisgrafiek gebruiken om klantgegevens te integreren van zijn verschillende regionale kantoren, zelfs als die kantoren verschillende CRM-systemen gebruiken.
• Verbeterd semantisch begrip: Door relaties expliciet weer te geven, stellen kennisgrafieken computers in staat om de betekenis van gegevens te begrijpen en erover te redeneren. Dit maakt geavanceerdere query's en analyses mogelijk.
• Contextuele informatie-extractie: Kennisgrafieken kunnen relevantere en nauwkeurigere zoekresultaten opleveren door rekening te houden met de context en relaties tussen entiteiten. In plaats van alleen trefwoorden te matchen, kan een door een kennisgrafiek aangedreven zoekmachine de intentie van de gebruiker begrijpen en resultaten opleveren die semantisch gerelateerd zijn. Beschouw een zoekopdracht naar "behandeling van hartaandoeningen". Een kennisgrafiek kan niet alleen medische procedures identificeren, maar ook relevante veranderingen in levensstijl, risicofactoren en gerelateerde aandoeningen.
• Verbeterde besluitvorming: Door een alomvattend en onderling verbonden beeld van kennis te bieden, kunnen kennisgrafieken betere besluitvorming in verschillende domeinen ondersteunen.
• Kunstmatige intelligentie mogelijk maken: Kennisgrafieken bieden een gestructureerde en semantisch rijke basis voor AI-toepassingen zoals machine learning, natural language processing en redeneren.

Een kennisgrafiek bouwen: een stapsgewijze handleiding

Het bouwen van een kennisgrafiek is een complex proces dat doorgaans de volgende stappen omvat:

1. Definieer de reikwijdte en het doel

De eerste stap is het duidelijk definiëren van de reikwijdte en het doel van de kennisgrafiek. Welke vragen moet het beantwoorden? Welke problemen moet het oplossen? Wie zijn de beoogde gebruikers? Een farmaceutisch bedrijf zou bijvoorbeeld een kennisgrafiek kunnen bouwen om de ontdekking van geneesmiddelen te versnellen door informatie over genen, eiwitten, ziekten en potentiële geneesmiddelkandidaten met elkaar te verbinden.

2. Identificeer gegevensbronnen

Identificeer vervolgens de relevante gegevensbronnen die zullen bijdragen aan de kennisgrafiek. Deze bronnen kunnen databases, documenten, webpagina's, API's en andere gestructureerde en ongestructureerde gegevensbronnen zijn. Een mondiale financiële instelling kan bijvoorbeeld gegevens ophalen uit marktonderzoeksrapporten, economische indicatoren, nieuwsartikelen en wettelijke deponeringen.

3. Data-extractie en -transformatie

Deze stap omvat het extraheren van gegevens uit de geïdentificeerde bronnen en het transformeren ervan naar een consistent en gestructureerd formaat. Dit kan technieken omvatten zoals natural language processing (NLP), informatie-extractie en gegevensopschoning. Het extraheren van informatie uit verschillende bronnen, zoals pdf's van wetenschappelijke artikelen en gestructureerde databases, vereist robuuste technieken. Beschouw een scenario waarin gegevens over klimaatverandering worden samengesteld uit meerdere bronnen, waaronder overheidsrapporten (vaak in PDF-formaat) en sensorfeedgegevens.

4. Ontwikkeling van ontologie

Een ontologie definieert de concepten, relaties en eigenschappen die in de kennisgrafiek worden weergegeven. Het biedt een formeel kader voor het organiseren en structureren van de kennis. Denk aan de ontologie als de blauwdruk voor je kennisgrafiek. Het definiëren van de ontologie is een cruciale stap. In een productieomgeving zou de ontologie bijvoorbeeld concepten definiëren als "Product", "Component", "Proces" en "Materiaal", en de relaties daartussen, zoals "Product heeft Component" en "Proces gebruikt Materiaal". Er zijn verschillende gevestigde ontologieën beschikbaar die kunnen worden hergebruikt of uitgebreid, zoals:

• Schema.org: Een gezamenlijke, gemeenschapsactiviteit met een missie om schema's te creëren, te onderhouden en te promoten voor gestructureerde gegevens op internet, op webpagina's, in e-mailberichten en daarbuiten.
• FOAF (Friend of a Friend): Een semantische webontologie die personen, hun activiteiten en hun relaties met andere mensen en objecten beschrijft.
• DBpedia Ontology: Een ontologie geëxtraheerd uit Wikipedia, die een gestructureerde kennisbasis biedt.

5. Populatie van de kennisgrafiek

Deze stap omvat het vullen van de kennisgrafiek met gegevens uit de getransformeerde gegevensbronnen, volgens de gedefinieerde ontologie. Dit kan het gebruik van geautomatiseerde tools en handmatige curatie om de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens te waarborgen, omvatten. Beschouw een kennisgrafiek voor e-commerce; in deze fase zou de grafiek worden gevuld met details over producten, klanten, bestellingen en beoordelingen uit de database van het e-commerceplatform.

6. Redenering en gevolgtrekking van kennisgrafieken

Zodra de kennisgrafiek is gevuld, kunnen redeneer- en gevolgtrekkingstechnieken worden toegepast om nieuwe kennis en inzichten af te leiden. Dit kan het gebruik van op regels gebaseerd redeneren, machine learning en andere AI-technieken omvatten. Als de kennisgrafiek bijvoorbeeld informatie bevat over de symptomen en medische geschiedenis van een patiënt, kunnen redeneertechnieken worden gebruikt om potentiële diagnoses of behandelingsopties af te leiden.

7. Onderhoud en evolutie van de kennisgrafiek

Kennisgrafieken zijn dynamisch en evolueren constant. Het is belangrijk om processen op te zetten voor het onderhouden en bijwerken van de kennisgrafiek met nieuwe gegevens en inzichten. Dit kan regelmatige gegevensupdates, ontologierefinements en gebruikersfeedback omvatten. Een kennisgrafiek die wereldwijde toeleveringsketens volgt, zou continue updates nodig hebben met realtime gegevens van logistieke dienstverleners, fabrikanten en geopolitieke bronnen.

Technologieën en tools voor kennisgrafieken

Er zijn verschillende technologieën en tools beschikbaar voor het bouwen en beheren van kennisgrafieken:

• Grafische databases: Deze databases zijn specifiek ontworpen om grafische gegevens op te slaan en op te vragen. Populaire grafische databases zijn onder meer Neo4j, Amazon Neptune en JanusGraph. Neo4j wordt bijvoorbeeld veel gebruikt vanwege zijn schaalbaarheid en ondersteuning voor de Cypher query language.
• Semantische webtechnologieën: Deze technologieën, zoals RDF (Resource Description Framework), OWL (Web Ontology Language) en SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language), bieden een standaard manier om kennisgrafieken weer te geven en op te vragen.
• Kennisgrafiekplatforms: Deze platforms bieden een uitgebreide set tools en services voor het bouwen, beheren en opvragen van kennisgrafieken. Voorbeelden zijn Google Knowledge Graph, Amazon SageMaker en Microsoft Azure Cognitive Services.
• Natural Language Processing (NLP) -tools: NLP-tools worden gebruikt om informatie uit ongestructureerde tekst te extraheren en om te zetten in gestructureerde gegevens die aan de kennisgrafiek kunnen worden toegevoegd. Voorbeelden zijn spaCy, NLTK en transformers van Hugging Face.
• Data-integratietools: Deze tools worden gebruikt om gegevens uit diverse bronnen te integreren in een uniforme kennisgrafiek. Voorbeelden zijn Apache NiFi, Talend en Informatica.

Real-world toepassingen van kennisgrafieken

Kennisgrafieken worden gebruikt in een breed scala aan industrieën en toepassingen, waaronder:

Zoeken en informatie-extractie

Google's Knowledge Graph is een uitstekend voorbeeld van hoe kennisgrafieken zoekresultaten kunnen verbeteren. Het biedt gebruikers relevantere en contextuele informatie door de relaties tussen entiteiten en concepten te begrijpen. In plaats van alleen webpagina's weer te geven die de zoektermen bevatten, biedt de Knowledge Graph een samenvatting van het onderwerp, gerelateerde entiteiten en relevante feiten. Zo retourneert een zoekopdracht naar "Marie Curie" niet alleen webpagina's over haar, maar toont ook een kennispaneel met haar biografie, belangrijkste prestaties en gerelateerde figuren.

Ontdekking van geneesmiddelen en gezondheidszorg

Kennisgrafieken worden gebruikt om de ontdekking van geneesmiddelen te versnellen door informatie over genen, eiwitten, ziekten en potentiële geneesmiddelkandidaten met elkaar te verbinden. Door de complexe relaties tussen deze entiteiten te begrijpen, kunnen onderzoekers nieuwe geneesmiddeldoelen identificeren en de werkzaamheid van potentiële behandelingen voorspellen. Een kennisgrafiek kan bijvoorbeeld een specifieke genmutatie koppelen aan een bepaalde ziekte, wat suggereert dat het targeten van dat gen een potentiële therapeutische strategie zou kunnen zijn. Een mondiaal samenwerkingsproject gebruikt kennisgrafieken om onderzoek naar COVID-19 te versnellen door gegevens uit wetenschappelijke publicaties, klinische onderzoeken en genomische databases te integreren.

Financiële diensten

Financiële instellingen gebruiken kennisgrafieken om fraude te detecteren, risico's te beheren en de klantenservice te verbeteren. Door informatie over klanten, transacties en accounts te verbinden, kunnen ze verdachte patronen identificeren en frauduleuze activiteiten voorkomen. Een multinationale bank zou een kennisgrafiek kunnen gebruiken om een complex netwerk van brievenbusfirma's te identificeren die worden gebruikt voor het witwassen van geld door de eigendoms- en transactiegeschiedenis van verschillende entiteiten in verschillende rechtsgebieden in kaart te brengen.

E-commerce

E-commercebedrijven gebruiken kennisgrafieken om productaanbevelingen te verbeteren, de winkelervaring te personaliseren en zoekresultaten te optimaliseren. Door de relaties tussen producten, klanten en hun voorkeuren te begrijpen, kunnen ze relevantere en gerichte aanbevelingen doen. Als een klant bijvoorbeeld eerder wandelschoenen en kampeermateriaal heeft gekocht, kan een kennisgrafiek gerelateerde producten aanbevelen, zoals wandelstokken, rugzakken of waterdichte jassen. De productkennisgrafiek van Amazon gebruikt gegevens over productkenmerken, klantbeoordelingen en aankoopgeschiedenis om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen.

Supply chain management

Kennisgrafieken kunnen worden gebruikt om de zichtbaarheid van de supply chain te verbeteren, de logistiek te optimaliseren en risico's te beperken. Door informatie over leveranciers, fabrikanten, distributeurs en klanten te verbinden, kunnen ze de goederenstroom volgen en potentiële verstoringen identificeren. Een kennisgrafiek zou bijvoorbeeld de hele toeleveringsketen voor een bepaald product in kaart kunnen brengen, van grondstoffen tot afgewerkte producten, waardoor bedrijven potentiële knelpunten kunnen identificeren en hun logistiek kunnen optimaliseren. Bedrijven maken gebruik van kennisgrafieken om de wereldwijde toeleveringsketens van kritieke mineralen in kaart te brengen, wat helpt bij het garanderen van ethische inkoop en het beperken van geopolitieke risico's.

Contentbeheer en aanbevelingen

Mediabedrijven gebruiken kennisgrafieken om hun contentbibliotheken te organiseren en te beheren, waardoor effectievere zoek- en aanbevelingssystemen mogelijk worden. Door de relaties tussen artikelen, video's, auteurs en onderwerpen te begrijpen, kunnen ze gepersonaliseerde contentaanbevelingen aan gebruikers geven. Netflix gebruikt bijvoorbeeld een kennisgrafiek om de relaties tussen films, tv-programma's, acteurs, regisseurs en genres te begrijpen, waardoor ze gepersonaliseerde aanbevelingen aan zijn gebruikers kunnen doen. De BBC gebruikt een kennisgrafiek om zijn enorme archief met nieuwsartikelen te beheren, waardoor gebruikers gemakkelijk gerelateerde content kunnen vinden en verschillende perspectieven op een onderwerp kunnen verkennen.

Uitdagingen en toekomstige richtingen

Hoewel kennisgrafieken veel voordelen bieden, zijn er ook verschillende uitdagingen verbonden aan de constructie en het onderhoud ervan:

• Gegevenskwaliteit: De nauwkeurigheid en volledigheid van de gegevens in een kennisgrafiek zijn cruciaal voor de effectiviteit ervan. Het waarborgen van de gegevenskwaliteit vereist robuuste processen voor het opschonen en valideren van gegevens.
• Schaalbaarheid: Kennisgrafieken kunnen erg groot worden, waardoor het een uitdaging wordt om ze efficiënt op te slaan en op te vragen. Schaalbare grafische databasetechnologieën en gedistribueerde verwerkingstechnieken zijn nodig om deze uitdaging aan te pakken.
• Ontologiebeheer: Het ontwikkelen en onderhouden van een uitgebreide en consistente ontologie kan een complexe en tijdrovende taak zijn. Samenwerking en standaardisatie zijn essentieel om deze uitdaging aan te pakken.
• Redeneren en gevolgtrekking: Het ontwikkelen van effectieve redeneer- en gevolgtrekkingstechnieken die het volledige potentieel van kennisgrafieken kunnen benutten, is een voortdurend onderzoeksgebied.
• Verklaarbaarheid: Het begrijpen van het redeneerproces achter de gevolgtrekkingen die door een kennisgrafiek worden gemaakt, is belangrijk voor het opbouwen van vertrouwen en het waarborgen van verantwoordelijkheid.

De toekomst van kennisgrafieken is rooskleurig. Naarmate de hoeveelheid en complexiteit van gegevens blijven toenemen, worden kennisgrafieken steeds belangrijker voor het beheren, begrijpen en gebruiken van informatie. Belangrijke trends en toekomstige richtingen zijn onder meer:

• Geautomatiseerde kennisgrafiekconstructie: Het ontwikkelen van geautomatiseerde technieken voor het extraheren van informatie uit ongestructureerde gegevens en het vullen van kennisgrafieken zal cruciaal zijn voor het opschalen van kennisgrafiekinitiatieven.
• Kennisgrafiek-embeddings: Het leren van vectorrepresentaties van entiteiten en relaties in een kennisgrafiek kan efficiënter en effectiever redeneren en gevolgtrekking mogelijk maken.
• Federated kennisgrafieken: Het verbinden van meerdere kennisgrafieken om een grotere en uitgebreidere kennisbasis te creëren, maakt nieuwe inzichten en toepassingen mogelijk.
• Op kennisgrafieken gebaseerde AI: Het integreren van kennisgrafieken met AI-technieken zoals machine learning en natural language processing zal intelligentere en mensachtige systemen mogelijk maken.
• Standaardisatie en interoperabiliteit: Het ontwikkelen van standaarden voor kennisgrafiekrepresentatie en -uitwisseling zal samenwerking en interoperabiliteit tussen verschillende kennisgrafieksystemen vergemakkelijken.

Conclusie

Kennisgrafieken zijn een krachtige technologie voor semantische informatieverwerking en bieden een manier om complexe gegevens weer te geven en erover te redeneren op een manier die de menselijke cognitie nabootst. Hun toepassingen zijn talrijk en divers, en omvatten industrieën van zoeken en e-commerce tot gezondheidszorg en financiën. Hoewel er nog uitdagingen zijn bij de constructie en het onderhoud ervan, is de toekomst van kennisgrafieken veelbelovend, waarbij lopend onderzoek en ontwikkeling de weg effenen voor intelligentere en meer onderling verbonden systemen. Nu organisaties worstelen met steeds grotere hoeveelheden gegevens, bieden kennisgrafieken een cruciaal hulpmiddel voor het ontsluiten van het potentieel van informatie en het stimuleren van innovatie over de hele wereld.