大猴子: 語言理解 → entity linking → ontology 比對 → 知識查詢 → 推薦輸出

2025/07/12

語言理解 → entity linking → ontology 比對 → 知識查詢 → 推薦輸出

非常好！讓我用你說的場景：「使用者用自然語言提出商品採購需求」，設計一個從語言理解 → entity linking → ontology 比對 → 知識查詢 → 推薦輸出的完整流程。

🎯

範例問題

使用者輸入：

「我們需要採購一批適合工廠室外使用的防水監視器，有沒有推薦？」

🧭 處理流程總覽（5個階段）

1. 自然語言處理（NLP）
2. Entity Linking（語詞 → 概念）
3. Ontology 查找與擴展（語意結構對應）
4. Knowledge Graph 查詢（結構資料庫）
5. 推薦產生（排序、濾選、回應）

🔍 細節拆解說明：

1️⃣ 自然語言處理（NLP）

技術與工具：

Tokenization, NER（命名實體識別）
POS Tagging（詞性標註）
Dependency Parsing（依存分析）

萃取出關鍵詞與語意：

實體類別：商品需求
產品類型：監視器（surveillance camera）
屬性條件：防水、室外、適合工廠
動作意圖：採購（採購→推薦）

2️⃣ Entity Linking（語詞對概念）

這時候需要將「監視器」、「防水」、「室外」等語詞連結到圖譜中對應的語意實體。

技術：

語意相似度匹配（embedding）
候選實體生成
上下文比對與 metadata 濾選

範例對應：

語詞	匹配實體（Entity）	來源
監視器	surveillance_camera	Product Ontology
防水	hasFeature:waterproof	eCl@ss / UNSPSC
室外	intendedUse:outdoor	eClass
工廠	environment:industrial	Industrial Context Ontology

3️⃣ 對應 Ontology 與擴展概念

使用的常見工業或產品 ontology：

UNSPSC（全球通用產品與服務分類）
eCl@ss（歐洲產品分類 ontology）
GoodRelations（商業知識結構化 RDF）
Industrial Equipment Ontology（工業情境分類）

系統可以推理：

Outdoor → resistant to rain, dust, temperature
Surveillance camera → 分類下有 IP Camera、CCTV、PTZ Camera
工廠環境 → 有 vibration resistance、電磁干擾需求等 metadata

📌 語意擴展效果：

使用者只說「防水」，Ontology 說明：

waterproof → IP65 或以上等級 → 產品標準參數

4️⃣ 查詢 Knowledge Graph（產品圖譜）

圖譜中儲存的資訊（RDF/Property Graph）：

節點：Camera_XYZ
屬性：hasFeature = waterproof (IP66)
       intendedUse = outdoor
       vendor = Hikvision
       hasCert = CE, FCC
       environment = industrial
       price = $280
       inventory = 20

透過圖查詢語言（如 SPARQL、Cypher）檢索符合所有條件的產品，並根據使用者意圖（採購）過濾有庫存的、有認證的產品。

5️⃣ 推薦產生（Recommendation Engine）

推薦排序可能依據：

功能匹配度（語意相似度＋結構匹配）
使用環境相容度（Metadata filter）
價格、可用性、供應商信譽
使用者偏好（若有歷史資料）

🔧 工具/模型可能使用：

RAG（Retrieval-Augmented Generation）：以查詢結果生成自然語言推薦理由
圖神經網路（GNN）：針對圖中相似產品做加權推薦
向量排序（Vector Scoring）：用 embedding 決定相似產品排行

✅ 最終輸出（推薦與解釋）

「推薦 Camera_XYZ，它具備 IP66 防水等級、可用於室外環境，並已通過工業用產品測試。供應商 Hikvision 可立即出貨，單價 $280。」

可選擇顯示：

出處（知識來源）
配對邏輯（防水 = IP66）
是否符合工廠環境標準

🗃️ 背後用到的資料庫與工具整理

類別	技術或資料庫
NLP 處理	spaCy, BERT, OpenAI, LLaMA
Entity Linking	DBpedia Spotlight, Falcon 2.0, custom model
Ontology	eCl@ss, UNSPSC, GoodRelations, WordNet
Knowledge Graph	Neo4j, RDF triple store（如 Blazegraph、Stardog）
語意檢索	FAISS, Weaviate, Milvus（搭配 embedding）
查詢語言	SPARQL（RDF）、Cypher（Neo4j）

✅ 一句話總結整個流程：

當使用者輸入商品需求時，系統先用 NLP 萃取語意與關鍵詞，再用 embedding 和 ontology metadata 進行 entity linking，接著透過知識圖譜比對語意與屬性關係，最後從符合條件的產品中選出最適合的作為推薦依據。

大猴子