通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
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我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容，以往可能是通过爬虫进行爬取，但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据，比如，城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。 这类信息最直接的方式就是维基百科，里面基本可以搜索到我们能获取的数据，因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
4GB文本文件in.triple每行包含两个顶点，一个边 ： node1String, edgeString，node2String。输出node.csv文件：node1Id，edgeString，node2Id。
知识图谱 广泛用于各种领域，它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究：产出价格是多少？在此论文中，研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组（triple）的成本大约在 2 到 6 美元左右，而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍（即一个三元组 1 美分到 15 美分）。
LDBC（Linked Data Benchmark Council）Social Network Benchmark，简称 LDBC SNB，是一种针对社交网络场景的评估图数据库性能的基准测试。
本文主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318
在本系列的前两篇文章（“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”）中，您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL)，它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据，或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 R
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
Mainly From DataSet 3.0 ，一般同样的数据集，版本越新，size越大。
写代码，不可避免地会出现bug。很多人在初学编程的时候，当写完程序运行时，发现结果与自己预料中的不同，或者程序意外中止了，就一时没了想法，不知道该从何下手，只能反复重新运行程序，期待忽然有次结果就对了。 今天我就来讲讲代码遇到问题时的一些简单处理方法。 1. 读错误信息 来看如下一个例程： import random a = 0 for i in range(5): b = random.choice(range(5)) a += i / b print a 这个程序中，i从0循环到4，每
欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
写代码，不可避免地会出现bug。很多人在初学编程的时候，当写完程序运行时，发现结果与自己预料中的不同，或者程序意外中止了，就一时没了想法，不知道该从何下手，只能反复重新运行程序，期待忽然有次结果就对了。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。
深度学习的发展 这些年深度学习突飞猛进，各种深度学习模型层出不穷，各种网络结构纷纷登场。 可实际上它发展的本质是由大数据喂出来的，使得机器在图像、语音识别等感知能力方面甚至超越人类。 在深度学习的推动下，自然语言处理方面也取得了显著进展。 深度学习问题 深度学习的一个广为诟病的问题是其不透明性，不可解释性。深度学习模型是一种端到端的学习，接受大样本作为训练输入，所习得的模型本质上是神经网络结构的参数。 其预测过程，是相应参数下的计算过程。 深度学习的学习和预测过程是不透明的，模型究竟学到了什么有效特征，使得
本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作，发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解，而忽略了推荐任务中最核心的目标：用户。现有方法本质上当前会话的建模，而忽略了用户建模。而本文发现用户历史会话和相似用户信息也可以很好地辅助用户兴趣建模，特别是在用户当前会话信息较少（冷启动）的场景下效果更佳。
前几天，AI科技评论发了一篇图机器学习@ICLR 2020的文章。而在近期举行的AAAI 2020 上 图机器学习的研究也仍然是主流方向。在本届 AAAI上共有1591篇接收论文，其中有140篇是与图研究相关的。在此之外还有一些专门就图研究而开展的workshops和tutorials，包括：
在探索知识图谱的过程中，发现它可以做一个有趣的应用——文本自动注释。在此整理并分享给大家。为了具体说明它的效果，让我们先来看一个例子：
RegExp对象表示正则表达式，是由普通字符和特殊字符也叫元字符或限定符组成的文字模板，用于对字符串执行模式匹配。
表单验证常用正则，非常不错，收集的相对比较完整，大家可以看看。 1。^\d+$ //匹配非负整数（正整数 + 0） 2。^[0-9]*[1-9][0-9]*$ //匹配正整数 3。^((-\d
匹配数字 "^\d+$" //非负整数(正整数 + 0) "^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数 "^((-\d+)|(0+))$" //非正整数(负整数 + 0)
7、正浮点数：^((0-9)+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$
1.匹配特定数字： ^[1-9]d*$ //匹配正整数 ^-[1-9]d*$ //匹配负整数 ^-?[1-9]d*$ //匹配整数 ^[1-9]d*|0$ //匹配非负整数（正整数 +
with os.popen('who','r') as f: for eachLine in f: print(re.split(r'\s\s+|\t',eachLine.strip())) 18、实例tasklist
会持续更新 Name Introduction 主页链接 下载链接 Alibabaopenkg 阿里开源的商业知识图谱 https://kg.alibaba.com/index.html https://kg.alibaba.com/index.html CN-DBpedia 复旦大学知识工场实验室研发并维护的大规模通用领域结构化百科 http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/intro/ http://www.openkg.cn/dataset/cndbpedia ownthink
正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合，实用高效。现将一些常用的表达式收集于此，以备不时之需。
6、\S符号：非空字符 7、\s符号：空字符，只可以匹配一个空格、制表符、回车符、换页符，不可以匹配自己输入的多个空格。 8、\r符号：空格符，与\n、\tab相同
本章主要讲述关于字符串（str）类型的相关知识点，主要包括有字符串表示法、转移字符、ASCII编码、raw原始字符串函数、字符串运算、字符串索引及切片、常用字符串序列函数、字符串方法、格式化字符串及占位符等
该类模板表现为底层容器的包装器——只提供特定函数集合。栈从被称作栈顶的容器尾部推弹元素。
字符串：str 用来记录文本信息 字符串的表示方式： 在非注释中凡是用引号括起来的部分都是字符串 ‘’ 单引号 “” 双引号 ”’ ”’ 三单引 “”” “”” 三双引 有内容代表非空字符串否则是空字符串
Python用缩进来组织代码块，坚持4个空格的缩进；也可以在文本编辑器中设置Tab转换为4个空格。
正则表达式匹配IP ((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]\d|\d)\.){3}(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]\d|[1-9]) 1. 平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用： 2. "^\d+$" //非负整数（正整数 + 0） 3. "^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数 4. "^((-\d+)|(0+))$" //非正整数（负整数 + 0） 5. "^-[0-
正则表达式在工作中经常用，但是有些东西就是记不住，我从来不强求自己去记记不住的东西。我的选择是整理出来，用的时候查。如下是我常用的正则表达式速查表（不是我的作品）。
1、打开网站：http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入：
为您收集了常用的正则表达式（Regular Expression）,程序开发中,经常用到的正则表达,方便您快速使用,节省宝贵的时间,提高程序开发效率，以下正则表达式经过多次测试，并不断增加,因为不同程序或工具的正则表达式略有区别，大家可以根据需要进行简单修改使用
这两天工作用到了正则表达式,发现自己已经忘记的差不多了,囧啊!找来以前的学习笔记,好好看了一下,又巩固了这些知识,工作算是完成了,不过正则要学的东西还是蛮多的,以下是整理的以前的笔记和一些实例!
想必大家每次阅读第三方源码时，都觉得其中的位运算很酷，让人神往又抓狂。为了搞懂那些操作的具体含义，想去深入了解那些魔法代码背后的原理。
知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式<主题，关系，对象>的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。
Wiki和google连不上网，这里中重点试了试CN-Dbpedia，比如，我想找一下苹果公司这个实体的三元组信息；
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正则表达式是烦琐的，但是强大的，学会之后的应用会让你除了提高效率外，会给你带来绝对的成就感。只要认真去阅读这些资料，加上应用的时候进行一定的参考，掌握正则表达式不是问题。
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟本文介绍了知识问答的两种主流方法。 什么是知识问答 基于知识的问答是以知识库为认知源，在知识库的基础上回答自然语言问题。 知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式<主题，关系，对象>的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。 例如，“Barack Obama got married to Michelle Obama on 3 October 1992 at Trinity United Church”，会被解析为以下的集合。 一般
只能输入数字："^[0-9]*$"。 只能输入n位的数字："^\d{n}$"。 只能输入至少n位的数字："^\d{n,}$"。 只能输入m~n位的数字：。"^\d{m,n}$" 只能输入零和非零开头的
这里有个关键词”semantic queries”，与之相对应的可能是形式语言（Formal Language）中只关心句法。最让人心碎的是：
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