由于知识图谱中的知识来源广泛,存在知识质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确等问题,所以必须要进行知识的融合。知识融合是高层次的知识组织,使来自不同知识源的知识在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等步骤,达到数据、信息、方法、经验以及人的思想的融合,形成高...
1.2.1 知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding) 知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)为知识图谱中的每个实体和关系学习得到一个低维向量,同时保持图中原有的结构或语义信息。一般而言,知识图谱特征学习的模型分类两类:基于距离的翻译模型和基于语义的匹配模型。 基于距离的翻译模型(distance-based translational...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.07606v1 项目地址:https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 一、背景介绍:参考: PaperWeekly:BERT+知识图谱:北大-腾讯联合推出知识赋能的K-BERT模型BERT它是一种从大…
知识图谱嵌入方法主要包括两大类: 方法类型 描述 矩阵分解类方法 基于传统矩阵分解思想,将知识图谱的三元组表示为多个矩阵,并通过分解获得低维向量表示。 神经网络方法 结合深度学习技术,通过神经网络自动学习知识图谱中实体和关系的向量表示。 神经网络方法通过其强大的表达能力,能够捕捉更复杂的语义信息,因此逐渐取代...
逻辑结构上可以把知识图谱分为两层: 一个是模式层也叫做 schema 层或者本体层, 另一个是数据层。 模式层位于数据层之上。 数据层其实就是存储所有的三元组信息的知识库, 而模式层才是知识图谱的核心, 它是对数据层知识结构的一种提炼, 通常需要借助本体库来存储, 通过在模式层上建立一些约束和规则, 规范实体...
一、知识图谱 1、数据模型 2、数据库管理系统 3、查询语言 4、查询操作 二、知识图谱存储方式 1、关系型存储 2、原生图存储 三、基于关系的知识图谱存储管理 1、三元组表 2、水平表 3、属性表 4、垂直划分 5、六重索引 四、原生知识图谱存储管理
知识抽取(Information Extraction): 数据采集后需要进行相应的数据操作,在知识图谱中的数据操作的关键部分是知识抽取,知识抽取主要包括三个步骤:命名实体识别(NER)、实体关系抽取(RC)和属性抽取。 命名实体识别(NER):命名实体识别是对半结构化数据和非机构化数据进行信息抽取的第一步,往往实体是信息的主要载体。
随着人工智能技术的迅速发展,知识图谱和深度学习已成为两个非常重要的研究方向。知识图谱是一种语义网络,它以图形化的方式表达现实世界中的实体、概念及其之间的关系,从而更好地理解知识的本质。深度学习则是机器学习的一个分支,它通过建立多层神经网络来模拟人脑的学习方式,从而实现对复杂数据的处理和分析。当这两个...
什么是知识图谱 “知识图谱”名字起得不太容易理解,光从字面看,我们能得到两个信息:第一是这是一项有关“知识”的技术,第二是这项技术主要采用的是图结构。图结构好理解,是一种常见的数据结构,但什么是“知识”?为什么要用图结构来表示?这些不清不楚的表述,容易妨碍我们理解知识图谱。
图 1：传统知识库与知识图谱示意图 [1]与传统的数据存储和计算方式相比，知识图谱技术更加侧重于对非结构化异构数据的收集和处理，更擅长对于关系的表达和计算，可以处理复杂多样的关联分析、挖掘到更多隐藏知识。与此同时，知识图谱的数据结构与人工智能领域许多技术任务所基于的数据一脉相承（异质结构多关联的大数据）...