雖然先前谷歌在2012年發(fā)表Knowledge Graph智識圖表，蒐集各方面資訊建構知識資料庫，但谷歌認為建構的速度仍有不足，因此決定以自動化蒐集知識的程序，重新打造了Knowledge Vault，自動爬梳網路上的內容并利用機器學習把資訊集結成知識，迄今已取得16億種的事實描述。

　　根據New Scientist的報導，谷歌正以自動化的爬梳技術建置全球最豐富的知識資料庫Knowledge Vault，且計畫在下周於紐約舉行的「發(fā)現(xiàn)知識與資料采礦」（Knowledge Discovery and Data Mining）會議上發(fā)表。

　　以搜尋技術起家的谷歌現(xiàn)為全球最受歡迎的搜尋引擎，為了強化搜尋系統(tǒng)對關鍵字的處理能力并改善搜尋結果，谷歌在2012年發(fā)表了「知識圖表」（Knowledge Graph），這是一個以結構化知識為基礎的資料庫，汲取了來自Wikipedia、CIA的世界概觀（World Factbook），以及協(xié)作知識網站Freebase的內容，當時匯整了5億個條目及35億種的事實描述。

　　然而，以眾包模式聚集知識的速度太慢，使得谷歌決定自動化蒐集知識的程序，重新打造了Knowledge Vault，自動爬梳網路上的內容并利用機器學習把資訊集結成知識，迄今已取得16億種的事實描述。

　　雖然目前Knowledge Graph的知識內容仍多過Knowledge Vault，但谷歌期望藉由自動化蒐集與創(chuàng)造知識的Knowledge Vault成長速度將會大幅超越Knowledge Graph，使其成為全球最豐富的知識資料庫。

　　有了正確的知識庫將能最佳化使用者的搜尋結果，也可應用在諸如谷歌 Now等各種谷歌服務中，甚至是基於既有的知識與現(xiàn)象預測未來。