有什么网站招聘做危险高薪工作的,wordpress 顶部栏大小,响应式网站常用宽度,注销公司需要什么资料和流程1 知识图谱的介绍 知识图谱#xff0c;是结构化的语义知识库#xff0c;用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系#xff0c;通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识#xff0c;使信息资源更易于计算、理解以及评价#xff0c;并能实现知识的快速响…1 知识图谱的介绍 知识图谱是结构化的语义知识库用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识使信息资源更易于计算、理解以及评价并能实现知识的快速响应和推理。
1.1知识图谱的应用 当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用如搜索领域的Google搜索、百度搜索社交领域的领英经济图谱企业信息领域的天眼查企业图谱电商领域的淘宝商品图谱O2O领域的美团知识大脑医疗领域的丁香园知识图谱以及工业制造业知识图谱等。 1.2知识图谱构建分类
识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。 自顶向下构建借助百科类网站等结构化数据源从高质量数据中提取本体和模式信息加入到知识库里。自底向上构建借助一定的技术手段从公开采集的数据中提取出资源模式选择其中置信度较高的信息加入到知识库中。 1.3 “实体-关系-实体”三元组 下图是典型的知识图谱样例示意图。可以看到“图谱”中有很多节点如果两个节点之间存在关系他们就会被一条无向边连接在一起这个节点我们称为实体Entity节点之间的这条边我们称为关系Relationship。 知识图谱的基本单位就是“实体(Entity)-关系(Relationship)-实体(Entity)” 构成的三元组这也是知识图谱的核心。 二、数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类也是互联网上的三类原始数据 结构化数据Structed Data如关系数据库、链接数据半结构化数据Semi-Structured Data如XML、JSON、百科非结构化数据Unstructured Data如图片、音频、视频 典型的半结构化数据样例如下 如何存储上面这三类数据类型呢
两种选择
可以通过 RDF资源描述框架这样的规范存储格式来进行存储比较常用的有 Jena等。 另一种方法是使用 图数据库来进行存储常用的有 Neo4j等。 注意
截止目前为止看起来知识图谱主要是一堆三元组那用关系数据库来存储可以吗 对从技术上来说用关系数据库来存储知识图谱尤其是简单结构的知识图谱是完全没问题的。但一旦知识图谱变复杂用传统的「关系数据存储」查询效率会显著低于「图数据库」。在一些涉及到2,3度的关联查询场景图数据库能把查询效率提升几千倍甚至几百万倍。 而且基于图的存储在设计上会非常灵活一般只需要局部的改动即可。当你的场景数据规模较大的时候建议直接用图数据库来进行存储。 三、知识图谱的架构
知识图谱的架构主要可以被分为
逻辑架构技术架构 3.1 逻辑架构
在逻辑上我们通常将知识图谱划分为两个层次数据层和模式层。
模式层在数据层之上是知识图谱的核心存储经过提炼的知识通常通过本体库来管理这一层本体库可以理解为面向对象里的“类”这样一个概念本体库就储存着知识图谱的类。数据层存储真实的数据。
可以看看这个例子
模式层 实体-关系-实体实体-属性-性值数据层吴京-妻子-谢楠吴京-导演-战狼Ⅱ 3.2 技术架构 知识图谱的整体架构如图所示其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程同时也是知识图谱更新的过程。别紧张让我们顺着这张图来理一下思路。 首先我们有一大堆的数据这些数据可能是结构化的、非结构化的以及半结构化的然后我们基于这些数据来构建知识图谱这一步主要是通过一系列自动化或半自动化的技术手段来从原始数据中提取出知识要素即一堆实体关系并将其存入我们的知识库的模式层和数据层。 四、构建技术 前面的内容说到了知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式这里提到的构建技术主要是自底向上的构建技术。 如前所述构建知识图谱是一个迭代更新的过程根据知识获取的逻辑每一轮迭代包含三个阶段
信息抽取从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系在此基础上形成本体化的知识表达。知识融合在获得新知识之后需要对其进行整合以消除矛盾和歧义比如某些实体可能有多种表达某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等。知识加工对于经过融合的新知识需要经过质量评估之后部分需要人工参与甄别才能将合格的部分加入到知识库中以确保知识库的质量。 4.1 知识抽取 知识抽取infromation extraction是知识图谱构建的第1步其中的关键问题是如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选指示单元 信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。涉及的关键技术包括实体抽取、关系抽取和属性抽取。 (1实体抽取 实体抽取也称为命名实体识别named entity recognitionNER是指从文本数据集中自动识别出命名实体。 图中通过实体抽取我们可以从其中抽取出四个实体“非洲”、“中国海军”、“冷锋”、“战狼”。 (2关系抽取 文本语料经过实体抽取之后得到的是一系列离散的命名实体。为了得到语义信息还需要从相关语料中提取出实体之间的关联关系通过关系将实体联系起来才能够形成网状的知识结构。这就是关系抽取需要做的事如下图所示。 (3属性抽取 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息如针对某个公众人物可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。
