用户可以使用更自然的语言进行搜索,系统能够理解查询的语义,并返回相关的知识图谱信息。 4. 未来发展方向与挑战 4.1 发展方向 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...
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...
自然语言处理的重要资源:“知识图谱” 作者单位: 冯志伟,黑龙江大学俄罗斯语言文学与文化研究中心/杭州师范大学 摘要: 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...
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,NLP 研究界已经对几种与 KG 相关的方法进行了调查。然而,迄今为止,仍缺乏对既定主题进行分类并审查各个研究流的成熟度的综合研究。为了缩小这一差距,我们...
自然语言处理是指计算机与人类自然语言之间的交互,旨在实现机器对人类语言的理解和分析。而知识图谱则是一种用于存储和表示结构化知识的图形数据库,通过实体和实体之间的关系连接,形成一个庞大的知识网络。本文将重点探讨知识图谱与自然语言处理的研究进展及其在各个领域的应用。 2.知识图谱 知识图谱是建立在语义模型基础...
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...
知识图谱并非全新技术和概念,而是多个相关领域不断发展融合的结果(如图2所示),其两个核心基因为人工智能(语义网络、本体)和万维网(语义网、链接数据)。 图2 知识图谱相关概念演变 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...
自然语言处理和知识图谱的关系.pdf,人工智能之自然语言处理--知识图谱 人工智能(Artificial Intelligence ),英文缩写为AI。它是研究、开发 用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门 新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解
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...
在知识图谱中,自然语言处理可以用于实体抽取、关系抽取、实体链接等功能。 1.实体抽取 实体抽取是指从文本中自动提取出具有唯一标识的实体,如人名、地名、组织机构名等。这些实体可以作为知识图谱的节点,直接插入到图谱中。但由于文本中可能存在歧义、简写和同义词等问题,实体抽取的精度不够高。因此,需要结合人工标注和...