知识融合，即合并两个知识图谱(本体)，基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。需要确认的是：等价实例、等价类/子类、等价属性/子属性。一个例子如上图所示，图中不同颜色的圆圈代表不同的知识图谱来源，其中在dbpedia.org中的Rome 和geoname.org的roma是同一实体，通过两...
随着科技和社会的发展,知识的积累愈加庞大且复杂,而知识融合则可以帮助人们更好地理解和应用这些知识。 知识融合不仅可以加深人们对知识的理解,还可以提高问题解决的能力。通过将不同领域的知识融合在一起,可以形成新的观点和解决问题的方法。例如,将心理学与教育学相结合,可以更好地理解学生的学习过程,并采取更有效...
(1)知识图谱包含一定的抽象层知识和大量的实例层事实; (2)知识图谱中的知识融合要分别考虑两个层次的融合问题; 1.3为什么需要知识融合 1.数据清洗 构建的知识图谱可能存在异构; 知识融合是知识图谱应用的重要预处理步骤; 2.数据集成 需要同时利用或融合多个不同来源的知识图谱; 不同源的知识图谱可能存在重叠的知识;...
逻辑树融合、频率融合和句法融合 . 逻辑树融合仅限于消解术语冲突 ; 频率融合适用于消解术语冲突和谓词冲突 ; 句法融合则普遍适用于 3 种冲突。 1.知识融合目的 知识融合包括语义级的知识融合和面向创新设计的知识融合两部分知识。融合的目的是为了更有效地进行知识共享和重用 , 其结果会产生新的知识。 2.知识...
知识融合的主要技术挑战为两点: 数据质量的挑战: 如命名模糊,数据输入错误、数据丢失、数据格式不一致、缩写等。 数据规模的挑战: 数据量大(并行计算)、数据种类多样性、不再仅仅通过名字匹配、多种关系、更多链接等。 知识融合的基本技术流程 知识融合一般分为两步,本体对齐和实体匹配两种的基本流程相似,如下:数据...
3.1.2 知识融合的基本步骤 本体对齐 对多个知识库的结构(类,属性项,属性值)的对齐,解决结构的异构问题。 实体对齐 把多个知识库中描述同一个实体的记录找出来 信息融合 将不同知识库的对齐实体的属性融合到一起的过程 3.2 本体对齐 按照本体结构的三要素将本体对齐分为了类,属性项,属性值对齐,且存在隶属关系。
什么是知识融合 构建知识图谱的过程中,往往会对多个知识库进行合并,以期获得更全面的知识,这个过程就称为知识融合。 由于被合并的各个知识库里的知识难免会存在错误,因而知识融合会对多个知识库的知识进行交叉验证,知识融合之后获得知识相比融合前的单知识库会更准确。
知识融合的基本技术流程 一般分为两部,本体对齐和实体匹配 基本流程 数据预处理 语法正规化 数据正规化 记录链接 属性相似度 编辑距离:用最少的编辑操作将一个字符串转成另一个;(插入,删除,替换)3次 动态规划算法 集合相似度计算;Dice系数,Jaccard系数 ...
实体识别与链接是知识融合的第一步,目的是识别出不同数据源中的相同实体,并将它们链接起来。 实体识别 目的:从文本或数据源中识别出实体。 挑战:不同来源的数据可能使用不同的命名习惯或别名来指代同一个实体。 实体链接 目的:确定不同数据源中识别出的实体是否为同一实体。
知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息,对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。如图1所示的两条数据,这两条数据中的元鲜实际上是同一个人,因此需要对这两条数据进行融合。知识融合过程请见图2,融合过程说明请见表1。