4、开放全部API接口 CN-DBpedia最新的数据,可以通过API接口的形式来访问。地址如下:kw.fudan.edu.cn/apis/cn。 目前提供了两个API,一个是mention2entity,另一个是entityAVP。 mention2entity API实现了输入一个字符串,返回CN-DBpedia中对应的实体名。 entityAVP API实现输入一个实体,返回这个实体的所有知识。编辑...
1.数据门户 http://openkg.cn/dataset/cndbpedia/resource/ecee7507-1044-42fc-b6f3-87bd8d29458b 2、数据流api http://openkg.cn/dataset/cndbpedia/resource/4ef9921c-05a7-482a-81d1-4859ac65d78c 3.CN-DBpedia Dump数据 http://openkg.cn/dataset/cndbpedia/resource/35f5fa1d-57a8-49b4-81ac...
比如一个数据项的值是傅里叶变换 ,通过查CN-DBPEdia你可以知道它是一种数值转换算法,也知道它有别称,比如傅立页变换,英文Fourier transformation. 这些背景知识可以帮你做企业智能搜索,比如你搜“傅里叶变换”,我们也可以比配Fourier,还可以基于它是数值转换算法的知识,推荐相关变换算法。这些案例已经发生,可以关注kw...
随后的几千年来,人类一直在不断完善概念的分类体系,并于近些年涌现了很多分类体系,如Cyc,WordNet等,这些概念分类体系大都由专家手工构建,质量精良,但是构建代价高昂,规模有限。 现在知识工场采用自动的方法,基于CN-DBpedia以及海量中文网页语料等多个数据源,构建了大型中文概念知识图谱——CN-Probase。针对中文语言的特...
现在知识工场采用自动的方法,基于CN-DBpedia以及海量中文网页语料等多个数据源,构建了大型中文概念知识图谱——CN-Probase。针对中文语言的特性,采用了全新的抽取策略,达到质和量的全面升级。 CN-Probase是由复旦大学知识工场实验室研发并维护的大规模中文概念图谱,是目前规模最大的开放领域中文概念图谱和概念分类体系,isA...
DBPedia 和 Wikidata 是 Wikipedia.org 上数据的两种不同知识图谱。 DBPedia 由来自 Wikipedia 信息框的数据组成,而 Wikidata 则侧重于二级和三级对象。 两者通常都以 RDF 格式发布。 Google 知识图谱通过 Google 搜索引擎结果页面 (SERP) 表示,根据人们搜索的内容提供信息。 该知识图谱由超过 5 亿个对象组成,...
DBpedia 是一个很特殊的语意网应用范例,它从维基百科(Wikipedia)的词条里撷取出结构化的资料,以强化维基百科的搜寻功能,并将其他资料集链接至维基百科。透过这样的语意化技术的介入,让维基百科的庞杂资讯有了许多创新而有趣的应用,例如手机版本、地图集成、多面向搜寻、关系查询、文件分类与标注等等。DBpedia 同时也...
swp:BaronWayBuilding dbpedia-owl:location dbpedia:Amsterdam, dbpedia:Netherlands. Turtle通常采用W3C定义的ttl文件格式存储,关于Turtle文件更详细的描述请参考Turtle。TriG TriG是对Turtle语言的扩展,可以进一步的对图做出命名,示例如下:# This document contains a same data as the previous exampl...
DBPediahttp://wiki.dbpedia.org 维基百科是由数百万块的数据,在每个主题在阳光下结构化和非结构化。 DBPedia是一个雄心勃勃的项目目录,并创建一个公共、自由可分配的数据库允许任何人来分析这些数据。 混天倒地http://topsy.com/ 免费的,全面的社交媒体数据很难获得,毕竟他们的数据是产生利润的大玩家(Facebook...
著名的通用知识图谱中有,谷歌“Knowledge Graph”、搜狗“知立方”、YAGO、DBpedia等,它们具有规模大、领域宽,包含大量常识等特点。目前,医学是知识图谱应用最 广的垂直领域之一,如上海曙光医院构建的中医药知识图谱、本体医疗知识库 SNOMED-CT,IBM Watson Health等应用近两年也开始进入人们视线。