知识图谱的概念由 Google 于 2012 年提出，用于完善搜索引擎，是一种典型的多边关系图，由节点（实体）和边（实体之间的关系）组成。
知识图谱本质上是一种语义网络，用于揭示万物之间的关系。知识图谱旨在从多种类型的复杂数据中抽取概念、实体和关系，是事物关系的可计算模型。按照知识的覆盖范围和领域的不同，知识图谱整体可以划分为通用性知识图谱和领域性知识图谱。随着科技的不断发展，知识图谱在 NLP 领域应用广泛，如语义搜索［9］、智能问答［10］、辅助决策［11］等方面，其已经成为人工智能发展的重要动力。
事务关系的可计算模型.png
知识图谱的一种通用表示形式是三元组形式，即 G = (Entityhead ,Relation,Entitytail )，Entityhead为三元组 G 中的头实体，Entitytail为尾实体，Relation为2个实体之间的关系 ，其 中 ，Entity =[Entity1，Entity2，.....，Entityn ]表示实体的集合，其包含了 n 种实体的概念，Relation =[Relation1，Relation2，.......，Relationn ] 表述实
体之间的关系集合，其包含了 n 种不同的关系。
