信息抽取(information extration) 是知识图谱构建的第1步, 其中的关键问题是如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选知识单元.信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、 关系以及实体属性等结构化信息的技术.涉及的关键技术包括:实体抽取、关系抽取和属性抽取. 实体抽取 实体抽取,也称为命名实体识别(n...
一般是将知识图谱中的实体关系三元组通过张量分解方法进行表示学习,分解得到的向量进行重构为张量,其元素值高于一定阈值的作为候选推理结果。 2011年【70】等提出RESCAL如下图所示,将高维关系数据分解为三阶张量,降低了数据维度的同时有保持了数据原有特征,在知识推理中取得较好效果。 RESCAL缺陷:计算复杂,占内存很大,因...
知识图谱的架构包括自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构。 1) 知识图谱的逻辑结构 知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次,数据层主要是由一系列的事实组成,而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1,关系,实体2)、(实体、属性,属性值)这样的三元组来表达事实,可选择图数据库作为存...
模式层在数据层之上,是知识图谱的核心。模式层存储的是经过提炼的知识,通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。 知识图谱构建过程 知识图谱的构建过程是从原始数据出发,采用一系列自动或半自动的技术手段,从原始数据中提取出知识要素,并将其存入知识库的数据层和模式层的过程。 这是一个迭代更新的过程,每一轮迭代包...
二、知识图谱构建的核心技术 知识图谱的构建涉及多个核心技术,这些技术共同协作,确保图谱的完整性、准确性和高效性。以下是构建知识图谱的核心技术: 信息抽取:信息抽取是知识图谱构建的第一步,其主要任务是从非结构化或半结构化的文本数据中提取出实体、属性以及它们之间的关系。这包括命名实体识别(NER)、关系抽取和属...
知识图谱构建技术综述 一、本文概述 1、知识图谱的定义和背景 知识图谱(KnowledgeGraph)是一种用于表示实体间复杂关系的大规模语义网络,其核心技术是图数据模型。这一概念最初由谷歌公司提出,旨在提高搜索引擎的性能和准确性。自那时起,知识图谱已经成为领域的重要组成部分,尤其在自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域...
摘要:知识图谱在医疗、金融、农业等领域得到快速发展与广泛应用,其可以高效整合海量数据的有效信息,为实现语义智能化搜索以及知识互联打下基础。随着深度学习的发展,传统基于规则和模板的知识图谱构建技术已经逐渐被深度学习所替代。梳理知识抽取、知识融合、知识推理 3 类知识图谱构建技术的发展历程,重点分析基于卷积神经网...
知识图谱构建的关键技术 1 知识提取 2 知识表示 3 知识融合 4 知识推理 知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识,从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中,往往需要关联规则的支持。由于实体、实体属性以及关系的多样性,人们很难穷举所有的推理规则,一些较为复杂的推理规则往往是手动总结的。对于推理规则...
知识图谱构建技术综述 下载积分: 1300 内容提示: 信息系统工程 │ 2020.5.20 121INFORMATION TECHNOLOGY 信息化建设一、知识图谱概念界定知识图谱是采用三元组的方式表示以及存储实例数据,构建数据间的语义链接。三元组通常有头实体以及为实体、描述二者之间的关系共同构成。同时,知识图谱采用本体实现对知识框架的约束以及...
知识图谱可以只有数据层,没有模式层。 知识图谱模式层构建,也叫本体(ontology)构建。需要先确定知识图谱的领域,比如大学领域。 然后列出领域内的术语,比如教职工,行政人员,技术支持人员,本科生,研究生等术语。 然后确定类和类之间的层级关系,比如教职工是在职教师和研究人员的父类。学生是本科生,研究生的父类。