阿里妹导读：借助阿里知识图谱的建设，阿里电商平台管控从过去的“巡检”模式升级为发布端实时逐一检查。在海量的商品发布量的挑战下，最大可能地借助大数据、人工智能阻止坏人、问题商品进入阿里生态。同时面临问题商家实时的对弈、变异和恶意攻击等诸多挑战，知识图谱仍然保持着每天千万级别的拦截量，亿级别的全量智能审核次数，在滥发、侵权、合规、假货、经营范围等多个场景全面与问题卖家正面交锋，实时对弈。为了最大限度地保护知识产权，保护消费者权益，我们对知识图谱推理引擎技术提出了智能化、自学习、毫秒级响应、可解释等更高地技术要求，实现良好的社会效益。
阿里知识图谱运用
阿里巴巴生态里积累了海量的商品数据，这些宝贵的商品数据来自于淘宝、天猫、1688、AliExpress等多个市场，同时品牌商、行业运营、治理运营、消费者、国家机构、物流商等多种角色参与其中，贡献着校正着这样一个庞大的商品库。无论是知识产权保护，还是提升消费者购物体验，实现商品数据的标准化（商品规范的统一和商品信息的确定性）, 以及与内外部数据之间的深度互联，意义都非常重大，阿里商品知识图谱承载着商品标准化这一基础性，根源性的工作。 基于此，我们才能知道哪些商品是同样一件产品，我们才能确切地知道一个品牌是否被授权，品牌下的产品卖到了哪些市场。
阿里知识图谱以商品、标准产品、 标准品牌、 标准条码、标准分类为核心， 利用实体识别、实体链指和语义分析技术，整合关联了例如舆情、百科、国家行业标准等9大类一级本体，包含了百亿级别的三元组，形成了巨大的知识网。
阿里知识图谱综合利用前沿的NLP、语义推理和深度学习等技术，打造全网商品智能服务体系，服务阿里生态中的各个角色。商品知识图谱广泛地应用于搜索、前端导购、平台治理、智能问答、品牌商运营等核心、创新业务。能够帮助品牌商透视全局数据，帮助平台治理运营发现问题商品，帮助行业基于确定的信息选品，做人货场匹配提高消费者购物体验等等。为新零售、国际化提供可靠的智能引擎。
引入机器学习算法搭建推理引擎
我们设计了一套框架来实现知识表示和推理。此外：知识图谱实体、关系、词林（同义词、上下位词）、垂直知识图谱(例如地理位置图谱、材质图谱)、机器学习算法模型等都纳入进来做统一的描述。
按照不同场景，我们把推理分为：上下位和等价推理；不一致性推理；知识发现推理；本体概念推理等。例如
1. 上下位和等价推理。检索父类时，通过上下位推理把子类的对象召回，同时利用等价推理（实体的同义词、变异词、同款模型等），扩大召回。 例如，为保护消费者我们需要拦截 “产地为某核污染区域的食品”，推理引擎翻译为 “找到产地为该区域，且属性项与“产地”同义，属性值是该区域下位实体的食品，以及与命中的食品是同款的食品”。
2. 不一致推理。在与问题卖家对弈过程中，我们需要对商品标题、属性、图片、商品资质、卖家资质中的品牌、材质、成分等基础信息，做一致性校验。比如说标题中的品牌是Nike而属性或者吊牌中品牌是Nake，如下图所示，左边描述了商品标题、属性、吊牌上的品牌信息是一致的，推理为一致。右边为吊牌和商品品牌不一致的商品，被推理引擎判断为有问题的商品。
3. 知识发现推理。一致性推理的目的是确保信息的确定性，例如通过一致性推理我们能确保数据覆盖到的食品配料表正确。但消费者购物时很少看配料表那些繁杂的数字。消费者真正关心的是无糖、无盐等强感知的知识点。为了提高消费者购物体验，知识发现推理通过底层配料表数据和国家行业标准例如：
无糖：碳水化合物≤ 0.5 g /100 g（固体）或100 mL（液体）
无盐：钠≤5mg /100 g 或100 mL
我们可以把配料表数据转化为“无糖”“无盐”等知识点。从而真正地把数据变成了知识。通过AB test验证，类似知识点在前端导购中极大地改善了消费者购物体验。
推理引擎背后技术框架
首先，推理引擎把自然语言通过语义解析(semantic parsing)转换为逻辑表达式(logical form)。语义解析采用了结合神经网络和符号逻辑执行的方式：自然语言经过句法、语法分析、 NER、 Entity Linking， 被编码为分布式表示(distributed representation)，句子的分布式表示被进一步转义为逻辑表达式。
在分布式表示转换为逻辑表达式的过程中，我们首先面临表示和谓词逻辑(predicate)操作之间映射的问题。我们把谓词当做动作，通过训练执行symbolicoperation，类似neural programmer中利用attention机制选择合适的操作，即选择最有可能的谓词操作，最后根据分析的句法等把谓词操作拼接为可能的逻辑表达式，再把逻辑表达式转换为查询等。过程示意如下图所示。
转自：阿里技术
