在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。开放领域知识图谱DBpedia通常是用这种格式来发布数据的。 Turtle, ['tɝtl] 应该是使用得最多的一种RDF序列化方式了。...n } 使用Jena 构建知识图谱 Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。...下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上： org.apache.jena...model.listStatements遍历statements，返回一个迭代器，使用hasNext判断是否还有数据，通过getSubject，getPredicate，getObject 获取三元组信息...保存为 RDF文件 可以使用model.write方便的把Model保存为rdf文件，write默认保存为XML格式 // now write the model in XML form to a file
（3）数据描述框架(RDF)：数据模型，表示知识的一种方法和手段 （4）RDFs/OWL：工业标准，使用预定义的词汇，对RDF进行类和属性定义，即，Schema （5）RIF/SWRL：推理规则(Rule...)，使用预定义的规范，使基于RDFs和OWL描述的RDF数据，具有推理能力 （6）SPARSQL：基于RDF+(RDFs/OWL: optional)的查询语言 （7）其他：Cryptography +...http://www.kg.com是图谱id 字面量："1976-09-18"\^{}\^{}date: 表示date类型的值 （2），RDF 一个用URI和字面量表示的三元组数据模型，即，任何知识都可以通过...即，XML：基于XML的RDF表示；Json-LD：基于Json的RDF表示；N-Triples：基于三元组的RDF表示等等。...2，基于规则的推理 用户自定义规则，使用第3方工具(Jena)，基于已定义好的RDFs/OWL文件，根据业务需求，指定新的概念和属性，比如： （1）, ruleComedian: (?
Jena 提供了 RDFS、OWL 和通用规则推理机。其实 Jena 的 RDFS 和 OWL 推理机也是通过 Jena 自身的通用规则推理机实现的。...进入“apache-jena-X.X.X” 文件夹的 bat 目录，可以看到很多批处理文件，我们使用 “tdbloader.bat” 将之前我们的 RDF 数据以 TDB 的方式存储。命令如下： ....2.3 小结 ---- 我们通过使用正则表达式的方式来解析自然语言，并将解析的结果和我们预定义的模板进行匹配，最后实现一个简易的 KBQA。...在现实情况中，由于上述优点，工业界也比较青睐用正则来做语义解析。正则方法的缺陷也是显而易见的，它并不能理解语义信息，而是基于符号的匹配。...tradition2simple用于将繁体字转为简体字（声明一下，我找不到该文件的出处了，我是从网上找到的解决方案，如果有用户知道该作者，麻烦告知，我会备注）。
本章，介绍 基于jena的规则引擎实现推理，并通过两个例子介绍如何coding实现。 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机，可以在RDFS和OWL推理机使用，也可以单独使用。...可以通过GenericRuleReasoner来进行配置参数，使用各种推理引擎。要使用 GenericRuleReasoner，需要一个规则集来定义其行为....Rule max1 说明了如何使用数字 可以使用以下方法加载和解析规则文件： List rules = Rule.rulesFromURL("file:myfile.rules"); 或者 BufferedReader...: 包含指定规则,允许规则文件包含RDFS和OWL的预定义规则 完整实例： @prefix pre: jena.hpl.hp.com/prefix#>....我们这里使用jena来实现，可以达到同样的效果。
基于知识图谱表示学习的关系推理 将实体和关系都表示为向量 通过向量之间的计算代替图的遍历和搜索来预测三元组的存在，由于向量的表示已经包含了实体原有的语义信息，计算含有⼀定的推理能⼒。...,Bm has_child(X, Y) :−has_son(X, Y) 事实(Fact) F(c1,c2,...cn):- 没有体部且没有变量的规则 例如：has_child(Alice,Bob):-...相关工具介绍 Drools Jena 提供了处理RDF、 RDFS、 OWL数据的接口，还提供了一个规则引擎 Model m = ModelFactory.createDefaultModel();...添加推理机 jena推理使用的是InfModel，可以基于Model构造，实际上在原来的Model之上加了个RDFS推理机 InfModel inf_rdfs = ModelFactory.createRDFSModel...(myMod); • 上下位推理 通过listStatements来获取是否有满足条件的三元组，从而实现判断，subClassOf是RDFS里的vob，因此使用RDFS.subClassOf。
下面是关于他的某张图片： 从这张图片我们又得到了额外信息，他是一位足球运动员。对足球不熟悉的可能还是对他没有什么印象。那么再看看下面这张图片： 我再加上当初那洗脑的广告词：“保护嗓子，请用金嗓子喉片。...实际上，我看到许多介绍知识图谱的文章都喜欢给出此种类型的图，却又不给出相应的说明，这可能会让读者一开始就进入理解的误区。...在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。开放领域知识图谱 DBpedia 通常是用这种格式来发布数据的。 Turtle, 应该是使用得最多的一种 RDF 序列化方式了。...也就是说，将 RDF 数据嵌入到网页中，搜索引擎能够更好的解析非结构化页面，获取一些有用的结构化信息。...读者可以去感受一下 RDFa，其直观展示了普通用户看到的页面，浏览器看到的页面和搜索引擎解析出来的结构化信息。
使用RDF语言，有利于在网络上形成 人机可读，并可由机器自动处理 的文件。 1. 由来 RDF的出现最初来源于元数据的概念。 所谓 元数据，即“描述数据的数据”或者“描述信息的信息” 。...blank node简单来说就是没有IRI和literal的资源，或者说匿名资源。 由于RDF规定资源的命名必须使用URI，所以也直接解决了命名空间的问题。...读者通常需要 对xml Schema文件（xmls）有 足够的详细了解之后才可以完全理解xml文件背后的语义信息。 RDF和xml相比还是有很大的差别，下面通过两者比较来更好地了解RDF的优点。...而XML最初的语义解释包含在另一个schema文件中，获取并解析相对麻烦很多，导致XML语言进行元数据建模，描述数据的灵活性非常差。...数据序列化就是将对象或者转化成特定的格式，使其可在网络中传输，或者存储在文件中。 序列化RDF数据的方法主要有这几种： RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD。
使用RDF语言，有利于在网络上形成人机可读，并可由机器自动处理的文件。 1. 由来 RDF的出现最初来源于元数据的概念。所谓元数据，即“描述数据的数据”或者“描述信息的信息”。...blank node简单来说就是没有IRI和literal的资源，或者说匿名资源。 由于RDF规定资源的命名必须使用URI，所以也直接解决了命名空间的问题。...读者通常需要对xml Schema文件（xmls）有足够的详细了解之后才可以完全理解xml文件背后的语义信息。 RDF和xml相比还是有很大的差别，下面通过两者比较来更好地了解RDF的优点。...而XML最初的语义解释包含在另一个schema文件中，获取并解析相对麻烦很多，导致XML语言进行元数据建模，描述数据的灵活性非常差。...数据序列化就是将对象或者转化成特定的格式，使其可在网络中传输，或者存储在文件中。 序列化RDF数据的方法主要有这几种：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD。
一般来说，有两种选择: 一种方式是存储可以通过标准化的存储格式(如 RDF)来实现，RDF 是一个有向图，由用 XML 编写的语句组成，使用 RDF 的常用工具如 Jena API等。...Jena API是一个用于支持语义网相关应用的Java API，它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以方便地处理RDF、RDFS（RDF Schema）以及OWL（Web Ontology Language...在Java项目中使用Jena时，需要将Jena库添加到项目中。可以通过将其添加到CLASSPATH或者使用Maven依赖管理工具进行添加。...3.2.2 共指解析和实体消歧 共指解析是实体链接过程中的另一个重要步骤，解决了引用同一实体对象的多次提及的难题。通过共引用解析技术，可以识别与相同实体相关的属性，并将其与正确的实体对象相关联。...通过使用聚类方法和基于上下文的分类技术，实体消歧有助于分离名称相似但上下文不同的实体。 通过将实体消歧和共指解析集成到实体链接过程中，有效的组织可以提高其知识图谱的质量和可靠性。
——泛化的知识 描述概念和关系的知识,被称之为公理 (Axiom) 描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox ABox——具体个体的信息... 事实 (Fact) F c 1 , c 2 , ... , c n : − 没有体部且没有变量的规则 例如:has_child Alice, Bob : − Datalog... 相关工具总结 Drools实践 输入 TBox与ABox均以三元组的形式输入 创建Triple类,每个三元组都以该类的对象输入 实例 自定义规则 DRL文件示例... Drools工程结构 代码示例 结果输出 注: 此处推理结果与RDFox略有不同是因为Drools只进行规则推理 实践展示: 使用Jena进行知识推理 使用Jena完成示例图谱知识上的上下位推理...validate接口检测不一致 打印不一致具体信息 if (validity.isValid()) { System.out.println(“没有不一致"); } else { System.out.println
实体关系知识图谱：构建《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱 知识存储 尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别使用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言...可视化图片：通过D3对实体关系图片进行可视化，并整合了人物知识图谱中的信息，进行展示。...码源下载见文末跳转 码源下载见文末跳转 2.数据采集 数据来源 本次项目中所使用的数据主要来源为两个：一个是从别的知识图谱中获取已经存在的知识信息，另一个是从相关网页中爬取解析半结构化的自然语言文本信息...文件夹中，每个网页对应着三个输出文件 xxx-predicate_key_list.txt：所有解析得到的predicate xxx-entities_id_name_list.txt：所有解析得到的....同时,具有一套基 于规则的推理引擎,用以执行 RDFS 和 OWL 本体推理任务. avpair to triple 以vivrecard人物属性知识图谱为例，首先我们将之前获得的数据，转换为Jena
在1997年和2004年之间，产生了结构化数据标记的各种标准(RDF、 RDFS 和 OWL)。...另一个是 vCard/hCard (通过 CSS class 属性以 HTML 的微格式表示) ，用于在地址簿、电子邮件等程序之间交换信息。...但是，大多数网站根本没有为网站添加任何标记，另外，即使是添加了标记，仍然往往格式不正确。这种大量的不正确格式要求构建复杂的解析器，这些解析器能够处理格式不正确的语法和词汇表。...这种方法使电子邮件的辅助工具能够提取结构化数据，并通过移动通知、地图、日历等使其可用。 Pinterest 使用 schema. org 为菜谱、电影、文章、产品或摆放物品提供丰富的依据。...基于共享，用 Schema.org 表示的结构化数据是集成到知识图的自然信息来源。没有人愿意阅读冗长的规范，大多数开发人员倾向于复制和编辑示例。
RDF, RDFS, OWL, Protege, 本体构建。 MySQL数据库, pymysql。 D2rq, Jena, fuseki, SPARQL。...安装完成之后，新建class，如果没有的话，在window->Tabs->Classes寻找。根据MySQL之中构建的表，此处构建相应的类，如下所示。...构建完成之后，可以通过OntoGrap看到关系图。可以去window->Tabs->OntoGrap寻找OntoGrap。 ?...但实际中，我们很少使用这种方法，因为不能把RDB中数据映射到我们定义的本体上面。...下面我们使用D2RQ工具将RDB数据转换到RDF形式。
RDF使用的XML语言称为RDF/XML。通过使用XML，可以轻松地在使用不同类型的操作系统和应用程序语言的不同类型的计算机之间交换RDF信息。...RDF与“语义网络”网络信息具有确切的含义 网络信息可以被计算机理解和处理 计算机可以集成来自网络的信息 RDF使用Web标识符（URI）来标识资源。 RDF使用属性和属性值描述资源。...在上面的示例中，属性 artist 没有值，但是有一个对包含有关艺术家信息的资源的引用。RDF 容器RDF容器用于描述一组事物。...示例简写由于 RDFS 类是 RDF 资源，我们可以简化上面的示例，使用 rdfs:Class 代替 rdf:Description，并且省略 rdf:type 信息：rdfs:Resource 所有资源 类 rdfs:Container
经过去重处理，我们得到了 505 个演员的基本信息和 4518 部电影的基本信息。...由于其优秀的设计和众多的插件，Protégé 已成为目前使用最广泛的本体论编辑器之一（来自维基百科）。 打开 protege，看到和下图类似的界面。...在数据关系很复杂的时候，我建议直接在 D2RQ 生成的 mapping 文件上修改，会节省很多时间。...通过默认，或者自己定义的 mapping 文件，我们可以用查询 RDF 数据的方式来查询关系数据库中的数据。...接下来的实践篇我们将介绍如何利用 Apache Jena，创建基于显式 RDF 数据的 SPARQL endpoint；并展示，在加入推理机后，对数据进行本体推理我们可以得到额外的信息。
最近，我尝试在『玩点什么』网站上，引入了 AMP、APP Indexing，以及结构化数据 JSON-LD。其中 JSON-LD 的效果，最令人惊艳。...但是，您可以通过在页面上包含结构化数据，来向 Google 提供有关页面含义的明确线索来帮助我们。...搜索示例 Google 展示了菜谱相关的详细信息。它不仅仅包含了以前我们在 SEO 领域的，标题、描述等基本的内容，还用图形化展示了评价、图片等等的信息。...Google Search 支持三种形式的微数据： JSON-LD（Google 推荐的方式） Microdata RDFa（没使用过） 不友好的 MicroData 在过去的几年里，我在我的博客采用了...特别是你的多数用户看到的是 404，而不是 Google。
下载Apache Jena Fuseki 先从apache官网下载fuseki压缩包。然后解压到目标文件夹。...apache官网：http://jena.apache.org/download/ 这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP) 下载完后解压...启动Apache Jena Fuseki服务 打开文件夹，找到fuseki-server.bat，单击运行 访问地址：http://localhost:3030，可以看fuseki服务界面 点击Add...选择本体文件，点击打开导入。这里我用的是owl文件。除此之外还支持RDF，xml，ttl等。 点击upload all上传。我们在cmd窗口可以看到详细信息。...进行使用 点击query进入查询语句编写页面 还有一些使用的地方就靠大家自行探索了，这里就不一一介绍了。
：自然语言到SPARQL的问题模板 vizdata2entities.py：从可视化存储数据到实体列表文件的转换 word_tagging.py：中文分词，使用的是jieba 图片 基于构建的中式菜谱知识图谱...使用本系统需要预装软件： Apache Jena Fuseki：Jena Fuseki是一个SPARQL服务，通过HTTP提供使用SPARQL协议的REST式SPARQLHTTP更新，SPARQL查询和...在apache-jena-fuseki的目标文件夹下用命令行输入命令java -jar fuseki-server.jar，启动Fuseki服务。...系统的流程为：解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到答案。...小吃： 这个问题我真是无法回答。 项目码源链接见文末 跳转链接点击
这种问题在维基百科查询，非常费时，必须人工从一个个条目提取信息。但是，维基数据可以只执行一条命令，就返回答案（详见后文）。因为它提供结构化数据，可以机器查询。...我粗浅地学了一点 RDF 和 SPARQL，本文就是学习笔记，演示如何使用维基数据查询信息。 ? 一、RDF 的含义 大家都知道，关系型数据库是目前使用最广泛的数据库，将数据抽象成行和列的表格关系。...二、 RDF 的语法示例 下面通过一个例子，演示 RDF 如何定义事物之间的关系。...area的文字标签（满足谓语rdfs:label），同时增加了一个过滤语句FILTER，要求只返回中文标签。 运行这段查询，就可以看到每个地区的中文名字了。 ? 接着，再增加一个人口变量?...运行这个查询，就可以看到程序员名单了。 ? 注意，这里只返回有中文名的程序员。如果数据库里面没有收入程序员的中文名，这里就不会返回。 然后，查询每个程序员的主要成就。 SELECT ?
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