自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的一个重要分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种结构化的数据库,用于存储实体(如人、地点、组织等)及其关系的信息。知识图谱的构建是自然语言处理的一个重要应用,可以帮助计算机理解人类...
跨语言知识图谱:构建能够支持多语言的知识图谱,实现更广泛的知识共享。 多模态知识图谱:将文本、图像、声音等多模态信息整合到知识图谱中,实现更全面的知识表示。 持续学习知识图谱:实现知识图谱的动态更新和持续学习,使其能够反映不断变化的世界。 4.2 面临的挑战 知识图谱质量:构建高质量的知识图谱需要大量的人工标注...
早在1972年的文献中就出现了“知识图谱”这个术语,2012年5月,谷歌公司明确地提出了知识图谱的概念并构建了一个大规模的知识图谱,开知识图谱研究之先河。知识图谱用结点表示语义符号,用边表示符号与符号之间的语义关系,构成了一种通用的语义知识形式化的描述...
NLP 中结合结构化和非结构化知识的研究概况 自2012 年谷歌推出知识图谱 (KG) 以来,知识图谱 (KGs) 在学术界和工业界都引起了广泛关注 (Singhal, 2012)。作为实体之间语义关系的表示,知识图谱已被证明与自然语言处理(NLP)特别相关,并且在最近几年迅速流行起来,这一趋势似乎正在加速。鉴于该领域的研究工作越来越多...
从技术角度而言,知识图谱是人工智能、自然语言处理、(图)数据库、万维网与信息检索等多技术的交叉与融合(如图3所示);其中核心的两个要素为语义化表示的知识和图结构的数据;具体涉及的技术要素则可以分为表示、存储、抽取、融合、推理、问答、...
自然语言处理(NLP)领域中,知识图谱推理是一种重要的技术,它可以帮助我们理解和推理自然语言文本中的知识。本章将介绍两种基于符号逻辑的知识图谱推理方法:基于本体的推理和基于Datalog的推理。 基于本体的推理 📚在本体推理中,RDF、RDFS和OWL是关键技术。RDF(资源描述框架)中的三元组对应客观世界的逻辑事实。通过RDFS...
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...
知识图谱在自然语言处理中的未来发展;知识图谱定义及特征;知识图谱定义及特征;知识图谱在自然语言处理中的应用;知识图谱在自然语言处理中的应用;知识图谱在自然语言处理中的应用;知识图谱在自然语言处理中的应用;知识图谱的表示形式;知识图谱的表示形式;知识图谱的表示形式;知识图谱的表示形式;知识图谱对自然语言处理的增强...
所以词法分析是自然语言处理的第一个环节,把词法分析细分步骤即为:分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。 其中命名实体和词义消歧是知识图谱构建的关键流程,而分词是词法分析最基本的任务。关于分词的算法当前已经比较成熟了,准确率基本可以达到90%以上了,而剩下不到10%却是技术落地应用的巨大鸿沟。出现这样的情况...
b. 知识图谱的自然语言处理应用 c. 使用语言系统的层次结构(WordNet, UMLS)训练双曲嵌入 d. 智能问答和人机交互中的知识图谱 项目目标 在本项目中，我们将了解从双曲几何出发，了解双曲嵌入的基本原理和常见模型。我们也将了解知识图谱的的构造和体系，了解知识图谱嵌入的复杂性和难点。我们将学习改进双曲线嵌入...