通用概念知识图谱介绍
1.定义
通用概念知识图谱指由实体（比如“刘德华”）、概念（比如“演员”），实体与概念之间的类属关系（又称isA关系，比如 “刘德华 isA 演员”），概念与概念之间的 subclass of 关系（比如 “电影演员”是“演员”的子类）组成的图谱。通常后面两类关系，又统称为 isA 关系。如果 A isA B，通常称A为B的下位词（hyponym）,或者B为A的上位词（hypernym）。
2.用途
1.搜索意图理解
用户搜索“西游记”，我们通过它的概念“中国古代四大名著”、“小说”可以理解用户是在搜索小说类名著。对于用户搜索意图的精准理解可以进一步帮助改进检索、排序与推荐。
2.实体相似性判断
当用户需要判断“复旦大学”和“上海交大”是否相似时，仅仅根据字面相似性，很难知道它们是相似实体。但是通过概念知识图谱，我们可以看到它们的概念是差不多的，从而可以判断它们在语义上是相似的。
3.可解释实体推荐
当用户先后搜索“复旦大学”、“上海交通大学”，“上海理工大学”时，我们人类可以自然地推断用户是在搜索上海高校。如今，机器通过检索概念知识图谱，发现这三个实体共享“上海高校”这个概念，从而也可以准确识别用户的搜索意图，进一步推荐“上海外国语大学”，“同济大学”等实体，并给出用户是在搜索上海高校这一解释。
3.概念知识图谱实例
1.大词林（哈工大）
http://www.bigcilin.com/WSDTest/?q=
语言：中文
分类体系（schema）：人工构建
组成：实体、上位词、上下位关系、同义词关系、实体属性。
存储：关系数据库
2.CN-Probase（复旦大学）
http://shuyantech.com/cnprobase/search
语言：中文
分类体系（schema）：双层，”类别-实例“，以百度百科的词条标签作为类别
数据：主要利用百度百科的词条标签作为类别，下图是其图谱数据与PKUBASE的pkubase-types.txt数据的对照
存储：Neo4j
3.Xlore（清华大学）
语言：中文、英文
分类体系（schema）：使用百度百科、维基百科的分类体系，如：http://baike.baidu.com/fenlei/艺术、https://zh.wikipedia.org/wiki/Category:周杰伦
组成：概念表、实例表、属性表、实例摘要文本、信息框、上下位关系、相关关系、跨语言链接、URL
数据：百度百科、中文维基百科、英文维基百科
存储：类似关系数据库
4.微软概念图谱
https://concept.research.microsoft.com/
语言：英文
分类体系（schema）：双层，”类别-实例“
组成：概念表、实例表、上下位关系（IsA）表
存储：不详
5.ConceptNet（MIT Media Lab）
语言：多语言
分类体系：URI hierarchy https://github.com/commonsense/conceptnet5/wiki/URI-hierarchy
- /a/: assertions, also known as edges (as of 5.5, these are the same thing)
- /c/: concepts, also known as terms (words and phrases in a particular language)
- /d/: datasets (broad sources of knowledge)
- /r/: language-independent relations, such as /r/IsA
- /s/: knowledge sources, which can be human contributors, Web sites, or automated processes
- /and/: conjunctions of sources that were used together to create an assertion
数据：ConceptNet 5、DBPedia（infoboxes）、Wiktionary（multilingual dictionary，synonyms、antonyms、translations）、WordNet、OpenCyc（high-level ontology）、Verbosity
存储：PostgreSQL
