王昊奋知识图谱学习笔记--第一讲知识图谱概述

2023-11-20 15:10

本文主要是介绍王昊奋知识图谱学习笔记--第一讲知识图谱概述,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!

第一部分 知识图谱概述

从链接文本到链接数据
在这里插入图片描述
事物的类型很多
一个人、一本书、一个抽象的概念。都可以是作为事物。

事物之间有多种类型的连接
一个节点代表实体,边表示实体的属性或者实体与实体间的关系。
在这里插入图片描述

知识图谱的发展

知识图谱在2012年由Google提出。其前身称之为语义网络。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
知识图谱的应用

  1. 辅助搜索

Web的理想是万物的链接,搜索的理想是事物的搜索。基本知识图像,去实现从网页的搜索到语义的搜索。

  1. 辅助问答

机器人及IOT设备的智能化:给万物都链接一个背景知识库。

  1. 辅助决策

美国公司Palantir :提出动态本体。
金融领域:Kensho ,构建各种各样的金融本体。

  1. 辅助AI:常识推理
    在这里插入图片描述

知识图谱的本质

在这里插入图片描述

第二部分 知识图谱项目

在这里插入图片描述
CYC 是用于创建一个常识知识库。
在这里插入图片描述

Wordnet 主要用于词义消歧。

在这里插入图片描述
ConceptNet 也是创建一个常识知识库。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Wididata 期望构建全球最大的免费知识库。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

YAGO 具有更加丰富的实体分类体系。并考虑了时间和空间知识,增加了时间和空间的属性描述。
在这里插入图片描述

Babelnet 是为了支持多语种,解决非英语语种中数据缺乏的问题,
在这里插入图片描述
NELL 是卡内基梅隆大学开发的知识库,期望是能够从web自动抽取三元组知识。
在这里插入图片描述
Concept Graph 是以概念层次体系为中心的知识图谱。
在这里插入图片描述
Zhishi.me 初衷是期望利用百度百科、维基百科、互动百科三个知识库做成类似于DBpedia 的中文百科知识图谱。
在这里插入图片描述

第三部分 知识图谱技术概览

数据来源:文本数据、结构化数据库、多媒体与传感器、众包

在这里插入图片描述
关系抽取常用的数据集和工具

1.Standford CoreNLP 自然语言处理工具包,
实现对自然语言文本的文本分析,包括词形还原,词性标注、命名实体标注、共指消解、句法分析以及依存分析等功能。
2.自然语言工具包(Natural Language Tookit,NLTK)
基于脚本语言Python的自然语言处理工具包,该工具包集成了一些文本处理技术,例如中文分词、词形还原、文本分类等,并涉及50多种语料和字典的交互界面。
3.OpenCCG
指开放式自然语言CCG文库,基于Java的开源自然语言处理文库,能够实现基于Mark Steedman的组合的范畴语法形式为主的文本解析,包括句法分析和依存分析。

RDF:三元组
三元组即主谓宾,在知识图谱中主语和宾语是节点,关系是边。
在这里插入图片描述
RDF 图:有向标记图

在这里插入图片描述

RDFS:基于RDF的模式

由很少的一个词汇集组成。

在这里插入图片描述
RDF 的序列化格式

RDF表示形式可以用XML或者Json-LD

在这里插入图片描述
OWL:扩展了RDF模式

在这里插入图片描述
SPARQL :RDF的查询语言

在这里插入图片描述

知识图谱的分布式表示
在这里插入图片描述
知识抽取

在这里插入图片描述

知识抽取的主要方法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
知识存储

在这里插入图片描述

知识问答

基于知识图谱形成的一个知识库。

在这里插入图片描述
KBQA的实现流程

首先基于问题,进行语义解析。然后由创立的知识库转换为问题的语义表示(语义表示可以用多种方式表示)。

在这里插入图片描述
知识推理

基于已知事实推出未知事实的计算过程。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
知识融合:不同数据集中找出同一个实体
在这里插入图片描述
基于Python的知识融合的工具Dedupe

提供了很多相似度计算的方法,支持对大规模的数据库进行处理。工具使用可以参考openkg中的链接。
在这里插入图片描述

LIMES
不要求两个数据集由相似的结构,对Dedupe 是一种补充。
在这里插入图片描述
Wikibase

开源软件。可以学习一下,有助于项目快速上线。

在这里插入图片描述

第四部分 典型案例讲解

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这篇关于王昊奋知识图谱学习笔记--第一讲知识图谱概述的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/395501

相关文章

Java进阶学习之如何开启远程调式

《Java进阶学习之如何开启远程调式》Java开发中的远程调试是一项至关重要的技能,特别是在处理生产环境的问题或者协作开发时,:本文主要介绍Java进阶学习之如何开启远程调式的相关资料,需要的朋友... 目录概述Java远程调试的开启与底层原理开启Java远程调试底层原理JVM参数总结&nbsMbKKXJx

国内环境搭建私有知识问答库踩坑记录(ollama+deepseek+ragflow)

《国内环境搭建私有知识问答库踩坑记录(ollama+deepseek+ragflow)》本文给大家利用deepseek模型搭建私有知识问答库的详细步骤和遇到的问题及解决办法,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录1. 第1步大家在安装完ollama后,需要到系统环境变量中添加两个变量2. 第3步 “在cmd中

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式

《Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式》本文介绍了DJL库的背景和基本功能,包括NDArray的创建、数学运算、数据获取和设置等,同时,还展示了如何使用NDArray进行数据预处理... 目录1 NDArray 的背景介绍1.1 架构2 JavaDJL使用2.1 安装DJL2.2 基本操

关于最长递增子序列问题概述

《关于最长递增子序列问题概述》本文详细介绍了最长递增子序列问题的定义及两种优化解法:贪心+二分查找和动态规划+状态压缩,贪心+二分查找时间复杂度为O(nlogn),通过维护一个有序的“尾巴”数组来高效... 一、最长递增子序列问题概述1. 问题定义给定一个整数序列,例如 nums = [10, 9, 2

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

Java架构师知识体认识

源码分析 常用设计模式 Proxy代理模式Factory工厂模式Singleton单例模式Delegate委派模式Strategy策略模式Prototype原型模式Template模板模式 Spring5 beans 接口实例化代理Bean操作 Context Ioc容器设计原理及高级特性Aop设计原理Factorybean与Beanfactory Transaction 声明式事物

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;