知识图谱是一种用于表示和存储知识的图状结构,由实体(节点)和实体之间的关系(边)组成。通过知识图谱,我们可以更清晰地了解知识之间的关联,实现信息的有序组织和检索。 在构建知识图谱时,我们首先需要明确知识的本体结构,定义实体的类别和关系的属性。例如,对于一个科学知识图谱,实体可能包括人物、学科、实验室等,而关...
一、什么是知识图谱? 知识图谱是一组相互关联的项目描述的可视化描述,例如实际的事物、场合、环境或抽象的概念。知识图中的每条边和每个节点都表示实体之间的关系。例如,下图中的知识图谱包含了Alice和她的狗的一些细节。 在这张知识图中,我们可以看到: 爱丽丝是一个有名字、年龄和性别的人。 爱丽丝有一只叫鲍勃的...
为了实现这一功能,K-BERT提出了面向知识图谱的知识增强语言模型,将三元组作为领域知识注入到句子中。然而,过多的知识融入会导致知识噪音,使句子偏离其正确的含义。为了克服知识噪音, K-BERT引入了Soft-position和Visibel Matrix来限制知识的影响。由于K-BERT能够从预训练的BERT中加载模型参数,因此通过配备KG,可以很容易...
📚知识图谱的获取与构建 知识图谱的数据来源多种多样,包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。非结构化数据,即纯文本数据,是知识图谱的重要来源。首先,需要从文本中挖掘出目标知识图谱所需的实体,这可以通过命名实体抽取技术实现。接着,基于已知实体信息,识别文本中实体之间的关系,这对应了SPO三元组中的谓词...
文档关键信息提取形成知识图谱:基于NLP算法提取文本内容的关键信息生成信息图谱教程及码源(含pyltp安装使用教程) 1. 项目介绍 目标:输入一篇文档,将文档进行关键信息提取,进行结构化,并最终组织成图谱组织形式,形成对文章语义信息的图谱化展示。 如何用图谱和结构化的方式,即以简洁的方式对输入的文本内容进行最佳的语义...
NLP知识图谱项目合集(信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等) 这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习。 1. 信息抽取项目合集 1.PaddleNLP之UIE技术科普【一】实例:实体识别、情感分析、智能问答 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contr...
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
NLP知识图谱项目合集(信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等) 这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习。 1. 信息抽取项目合集 1.PaddleNLP之UIE技术科普【一】实例:实体识别、情感分析、智能问答 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contr...
知识图谱是一个大规模语义网,由实体,概念等节点和属性,关系,类型等边构成。 是许多三元组的集合。每一个三元组是由主语(subject),谓语(predicate),宾语(object)构成。 随着各个领域不断增长的知识图谱,知识图谱存储也吸引着很多人进行研究,本文将从知识图谱的数据模型、存储方式、基于关系/原生的知识图谱存储管理、...