【知识图谱】2.知识抽取与知识存储

本文主要是介绍【知识图谱】2.知识抽取与知识存储，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、知识抽取

1、实体命名识别（Name Entity Recognition）

2、关系抽取（Relation Extraction）

3、实体统一（Entity Resolution）

4、指代消解（Coreference Resolution）

二、知识图谱的存储

一、知识抽取

知识图谱的构建是后续应用的基础，而且构建的前提是需要把数据从不同的数据源中抽取出来。对于垂直领域的知识图谱来说，它们的数据源主要来自两种渠道：一种是业务本身的数据，这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的方式存储；另一种是网络上公开、抓取的数据，这些数据通常是以网页的形式存在所以是非结构化的数据。

前者一般只需要简单预处理即可以作为后续AI系统的输入，但后者一般需要借助于自然语言处理等技术来提取出结构化信息。比如在上面的搜索例子里，Bill Gates和Malinda Gate的关系就可以从非结构化数据中提炼出来，比如维基百科等数据源。

信息抽取的难点在于处理非结构化数据。在构建图谱的过程当中，主要涉及以下几个方面的自然语言处理技术：

a. 实体命名识别（Name Entity Recognition）

b. 关系抽取（Relation Extraction）

c. 实体统一（Entity Resolution）

d. 指代消解（Coreference Resolution）

1、实体命名识别（Name Entity Recognition）

实体命名识别，就是从文本里提取出实体并对每个实体做分类/打标签；

2、关系抽取（Relation Extraction）

通过关系抽取技术，把实体间的关系从文本中提取出来，比如实体“hotel”和“Hilton property”之间的关系为“in”；“hotel”和“Time Square”的关系为“near”等等。

3、实体统一（Entity Resolution）

在实体命名识别和关系抽取过程中，有两个比较棘手的问题：一个是实体统一，也就是说有些实体写法上不一样，但其实是指向同一个实体。比如“NYC”和“New York”表面上是不同的字符串，但其实指的都是纽约这个城市，需要合并。实体统一不仅可以减少实体的种类，也可以降低图谱的稀疏性（Sparsity）；

4、指代消解（Coreference Resolution）

另一个问题是指代消解，也是文本中出现的“it”, “he”, “she”这些词到底指向哪个实体，比如在本文里两个被标记出来的“it”都指向“hotel”这个实体。

二、知识图谱的存储

知识图谱主要有两种存储方式：一种是基于RDF的存储；另一种是基于图数据库的存储。它们之间的区别如下图所示。

RDF一个重要的设计原则是数据的易发布以及共享，图数据库则把重点放在了高效的图查询和搜索上。

其次，RDF以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息，但图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以实体和关系可以包含属性，这就意味着更容易表达现实的业务场景。

其中Neo4j系统目前仍是使用率最高的图数据库，它拥有活跃的社区，而且系统本身的查询效率高，但唯一的不足就是不支持准分布式。相反，OrientDB和JanusGraph（原Titan）支持分布式，但这些系统相对较新，社区不如Neo4j活跃，这也就意味着使用过程当中不可避免地会遇到一些刺手的问题。如果选择使用RDF的存储系统，Jena或许一个比较不错的选择。