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「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:
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章,希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到知识库中。 RDF( Resource Description Framework, 资源描述框架)是一种资源描述语言,它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响,被用来描述各种网络资源,其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到知识库中。RDF( Resource Description Framework, 资源描述框架)是一种资源描述语言,它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响,被用来描述各种网络资源,其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
1、打开网站:http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入:
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
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。
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。
经常看到有关 XXE 的漏洞分析,大概知道原理,但是对 XML 中相关的定义却一知半解。XEE 全称为 XML External Entity 即 XML 外部实体,但除了常见的 EXP 还有哪些触发方法?XML 相关的漏洞除了 XXE 还有什么其他攻击面?为了回答这些问题,本文先从开发者的角度先学习 XML 的基本结构和一些进阶用法,然后再引申出相关的攻击场景。
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名,但它的历史渊源,却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中,多次出现发展瓶颈,也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
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。
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。
KDD,国际数据挖掘与知识发现大会,全称:ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and DataMining,是数据挖掘领域国际最高级别会议。
Web 系统的设计要点之一是内容和表示的分离,网站以HTML发布内容,对内容进行操作的服务也只能访问 HTML。随着表现形式各异的设备在大量地增加,也大大增加了网站针对不同表示格式的数量。同时,一些新的个人助理应用,例如google assitant,amazon的Alexa,已经开始为web提供接触用户的新渠道。
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。
The core structure of the abstract syntax is a set of triples, each consisting of a subject, a predicate and an object. A set of such triples is called an RDF graph. An RDF graph can be visualized as a node and directed-arc diagram, in which each triple is represented as a node-arc-node link.
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。
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
语雀链接:https://www.yuque.com/tianxiadamutou/zcfd4v/uyceyo
上面是百度百科的介绍,网上的svg处理的代码基本都是基于xml.etree.ElementTree,参考链接:https://blog.csdn.net/u010841775/article/details/102365829
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。
RDF旨在提供一种通用的描述信息的方式,以便计算机应用程序可以阅读和理解。RDF描述并不是设计用于在网络上显示。RDF文档以XML编写。 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。
最近一直都在看一些RDF和Semantic Web方面的东西,本来有一个同事是来自Tsinghua AI实验室的,本想跟他好好讨论讨论,不过估计也没有机会了。国内好像做这方面的不是很多,而且到现在为止,我也没有一个很clear的关于RDF的想法。所以,只敢在这里浅述一下了,呵呵。有趣的是,按照WikiPedia的记载,Web2.0当初是被称作Semantic Web的,后来演化成了Web2.0。 FOAF(Friend of a friend)是目前正在制定中的RDF词汇表,目前还没有完成定义,一个家伙用了
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。
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:
这一回,我们的目标是用pyDatalog与“知识图谱”交互。知识图谱是个很复杂的概念,但一般其中的知识都是以RDF三元组的形式存储的,所以我在这里实际上演示的是pyDatalog与RDF类三元组的交互。官网上没有提供这类问题的“标准解法”,下面的例子是我的一些思考,我也从中发现了用Datalog管理和维护知识图谱的一些特有优势:
很多人都在心里纠结,如果 JSON 和 XML 相比,谁更好谁更快?在接下来的新项目中到底选择哪一个?别傻了!完全没有可比性。就像自行车和 AMG S65 ,你能说哪个更好吗?虽然两者都是交通工具,但有些情况下,自行车反而更便捷。所以 JSON 和 XML 也一样,它们都各有所长,完全没有必要进行比较。
在第2篇里,介绍了jena的The general purpose rule engine(通用规则引擎)及其使用,本篇继续探究,如何自定义builtin。
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。
本文将介绍 solid 协议栈涉及到的各种概念,以及我们能如何用以太坊、IPFS 等新的分布式应用基础设施来实现 solid 应用,光复去中心化的民主互联网。
《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。
本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展,包括「模式」(schema)、「身份」(identity)和「上下文」(context),它们为知识的聚合提供了额外的结构。从现在开始,我们用「数据图」(data graphs)指代通过节点和边表示的数据集合,具体形式为上一节提到的任意一种模型;用「知识图谱」(knowledge graphs)指代一个通过模式、身份、上下文、本体(规则)进行过潜在增强的数据图。这些额外的表示可能直接嵌入到数据图中,也可能分层叠加在其之上。本章节将专注于模式、身份和上下文,关于本体与规则会在第四节中讨论。
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
图数据库JanusGraph介绍及使用(一):简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
【引子】 “海内存知己,天涯若比邻”, 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章,刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”(https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext),作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读,颇有收获,编译成文。
The intended meaning of this vocabulary is to allow an RDF graph to act as metadata describing other RDF triples.
一般来说,知识抽取主要是面向链接开发数据,大家获取不知道何为链接开放数据,下面我为大家整理了一下
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)
在图书馆里,每一本书都要被编目,这样才能方便查找和利用。于是,很早就有人想到,网上所有的资源也需要"编目"。 如果要对网络资源编目,首先就必须有一套"编目规则"。资源描述框架(Resource Description Framework ,简称RDF),就是一套W3C提出的描述网络资源的方法。 RDF的基本思想很简单,就是说任何网络资源都可以唯一地用URI(统一资源标识符,Uniform Resource Identifier)来表示。在这里,可以简化地将URI理解成网址URL。 比如,世界第一大网站Yah
AcitveReport 提供两种报表模板,XML(RPX)模板和Code-Based 模板。两者都可以用于设计报表。 但是 RDF 格式文件我们大多不是很了解。许多客户在提到 RDF 格式时显得无所适从。其实 RDF 格式文件是 ActiveReport 一种特有的文件扩展类型。在本片文章中,我们将详细介绍 RDF 格式文件。 什么是 RDF 格式?官方的解释为:“RDF 是一种文件格式,其中数据为静态的。已存储的报表模板在调用时会展示其中的数据”。 通过官方术语你是否理解呢?下面阐
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。
我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程,比如需要对属性增加限制,创建符合特定主题/模式的图谱,并且有时文档非常大,无法作为单个提示处理,所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一致。
语义网(Semantic Web)是一种数据的网络,让数据得以共享,而不仅仅是被应用程序束缚。
知识图谱本质(Knowledge Graph)上是一种叫做语义网络(semantic network)的知识库,即具有有向图结构的一个知识库;
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。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
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