数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取(中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口),当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等(难度较高、而且不完全适用,依领域而定) 人工非结构化数据抽取(众包标注平台)、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充,可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据(本体对齐) 本体建模 基于protege开源工具(https://protege.stanford
因csdn语法支持与github不太一样,欢迎访问本文github版:https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master/知识推理机复现.md
资源描述框架(Resource Description Framework),一种用于描述Web资源的标记语言。使用XML语法和RDF Schema(RDFS)来将元数据描述成为数据模型。
上篇文章《电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据,本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中,并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前,请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务,但它有两个缺点:
上篇文章《电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。
A knowledge graph for Chinese cookbook(中式菜谱知识图谱),可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统(KBQA)
基于知识图谱的问答系统,即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句,转化为图数据库中的关系查询,最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。
RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说,就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分,包含RDF介绍,以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石:RDF RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个
网页安全色有216中,但支持颜色名称作为颜色值的只有16种,分别是aqua, black, blue, fuchsia, gray, green, lime, maroon, navy, olive, purple, red, silver, teal, white, yellow。 然而这16种Web自带的标准色看上去是极为「老土」的,几乎没有设计师愿意去使用,在这里为大家分享16 种更好看的 WEB 默认标准色:colors.css,颜色变好看了,而且已有写好的 CSS 样式文件。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义,但在更复杂的场景下,RDF(S)语义表达能力显得太弱,还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义,类、属性、个体的等价性,不相交类的定义,基数约束,关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体的推荐语言。
日前,上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到,Acemap 知识图谱(AceKG)描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息,包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等,数据集将近 100G。 知识图谱(Knowledge Graph)是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
一切要从一个倒霉项目开始说起,项目要求根据一个构建好的本体文件,通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉,被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技(疯)术(狂)调(百)研(度)之路。。。。
SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写,被专门设计用来访问和操作RDF数据,是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组(RDF Data Access Working Group, RDAWG)对其进行了标准化。2008年1月15日,SPARQL正式成为一项W3C推荐标准。
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画,因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔,受到世界各地的读者欢迎,截止2019年11月7日,全球销量突破4亿6000万本^1,并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
最近有点忙hhh,所以文章都不够完善就没更新(都是写的杂七杂八的没啥营养,可以在我的语雀里看),因为有个同学问我SSL证书怎么部署,想着这一周还没发过博客,就写一篇教程吧,假装有更新了。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一):简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组,近日发布了学术知识图谱AceKG,提供了近100G大小的数据集,为每个实体提供了丰富的属性信息,涵盖权威学术知识,旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址: http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支,由语义网络发展而来,由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景,近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展,受到了业界和学术界
本篇文章接《电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法;其次,基于数据内部关系,介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
原创性研究,在国内外同类研究现状的基础上,提出自己独有的创新性理论、观点、方法或技术。
示例:检测实例 Allen 是否在 Woman中? 即:检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ?
导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面:
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词,由此知识图谱在工业界也出现得越来越多,对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱,也算对其有了一定了解,这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
hugegraph 是百度开源的基于tinkerpop的图数据库,支持通过gremlin进行查询。
「数据模型」(Data models)是软件开发中最重要的部分之一,大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的,例如:
Ontop is a Virtual Knowledge Graph system. It exposes the content of arbitrary relational databases as knowledge graphs. These graphs are virtual, which means that data remains in the data sources instead of being moved to another database.(概要:Ontop 是虚拟只是图谱系统,它能把关系型库中的数据映射成知识图谱)
1、打开网站:http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入:
这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP)
探索图数据库模型的力量,以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。
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:
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子,就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好,其查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
图查询语言是用于对图数据进行查询和操作的编程语言。随着图数据库的兴起和图数据的应用场景逐渐增多,图查询语言也在不断进化。
【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。 作者 | Björn Ha
注意,这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能,并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点:
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
在很多研究中都表明,人工智能在诊断任务上优于人类医生。但在医疗领域实施人工智能的任何环节中,从设计到数据和交付,都有可能出现错误。那么,谁将为这些错误负责呢?
知识图谱(Knowledge Graph)在2012年由Google推出,目前采用的数据标准是RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)。RDF最早在Semantic Web中提出,因此在讲RDF之前,首先回顾一下Semantic Web。
来自多种模式(组学、成像、临床终点)的生物标志物的使用——尽管在科学界有所增加——在很大程度上落后于将其用于患者筛查作为治疗方案决策支持的承诺。这部分是因为异构实验数据和公共数据的语义整合困难,以及理解相关生物功能的复杂性,这两者对于预测生物学在临床上开发更安全的药物和更有效的治疗至关重要。
一、前言 本文是《智能对话机器人实战开发案例剖析》系列文章的第三部分,第2篇:基于知识图谱的智能问答机器人关键技术。相关内容已录制成视频课程,课程地址:网易云课堂 二、正文 2.1 核心思想 通过自然语言处理,把用户输入的问题,基于规则映射模型,转换为知识图谱查询语言:question2sparql。 2.2 工作流程 工作流程如下图所示:
维基百科有一个姐妹项目,叫做"维基数据"(Wikidata)。你可以从维基百科左侧边栏点进去。
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
可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献,问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。
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