知识图谱英语
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什么是知识图谱(KnowledgeGraphVault)?
什么是知识图谱?
知识图谱(Knowledge Graph/Vault)又称为科学知识图谱,其本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。
在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。
知识图谱是关系的最有效的表示方式。
通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。
知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。
不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。
比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。
知识图谱与本体
知识图谱并不是本体的替代品,它是在本体的基础上进行了丰富和扩充,这种扩充主要体现在实体(Entity)层面。
本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系,而知识图谱则是在本体的基础上,增加了更加丰富的关于实体的信息。
本体描述了知识图谱的数据模式(schema),即为知识图谱构建数据模式相当于为其建立本体。
知识图谱助力人工智能。
knowledge graph
知识图谱(Knowledge Graph)是一种用于表示实体和实体之间关系的数据结构。
它是一种图形数据库,用于存储和管理实体和实体之间的关系。
知识图谱可以用来构建更加智能的搜索引擎,提供更加丰富的搜索结果,并且可以更好地理解用户的查询。
知识图谱的基本构成元素是实体和实体之间的关系。
实体可以是人、地点、事件或其他实体,而实体之间的关系可以是“父子”、“朋友”或“同乡”等。
知识图谱可以用来表示实体之间的复杂关系,从而更好地理解用户的查询。
知识图谱的应用非常广泛,可以用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域。
它可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询,提供更加丰富的搜索结果;可以帮助推荐系统更好地理解用户的兴趣,提供更加准确的推荐;可以帮助自然语言处理更好地理解语义,提供更加准确的结果;可以帮助机器学习更好地理解数据,提供更加准确的预测结果。
总之,知识图谱是一种用于表示实体和实体之间关系的数据结构,它可以用来构建更加智能的搜索引擎,提供更加丰富的搜索结果,并且可以更好地理解用户的查询。
它的应用非常广泛,可以用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域,为用户提供更加准确的结果。
12种通用知识图谱项目介2通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph) 和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。
百科知识图谱是百科事实构成的,通常是“非黑即白”的确定性知识。
早在2010年微软就开始构建商用知识图谱,应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目o 2012 年谷歌基于Freebase 正式发布Google Knowledge Grapho 目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱,脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。
而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。
相比之下,国内知识图谱创业公司则从智能客服、金融、法律、公安、航空、医疗等“知识密集型”领域作为图谱构建切入点。
除了上述商业通用图谱以外,DBpedia、Yago、Wikidata、BabelNet等开放域百科知识图谱也蓬勃发展。
另一种常识知识图谱,则集成了语言知识和概念常识,通常关心的是带有一定的概率的不确定事实,因此需要挖掘常识图谱的语言关联或发生概率。
下面,我们将对两类知识图谱做详细介绍。
一、百科知识图谱百科知识图谱构建模式可以分为两类。
一类是对单百科数据源进行深度抽取, 典型代表有DBpedia。
另一类是结合了语言知识库(如%rdNet)后,出现了一大批兼具语言知识的百科知识库,如Google Knowledge Graph后端的Freebase、IBM Waston 后端的YAGO,以及BabelNet。
此外,还有世界最大开放知识库WikiData等。
下面我们分别进行介绍。
1.DBpediaDBpedia是始于2007年的早期语义网项目,也就是数据库版本的多语言维基百科。
DBpedia采用了严格的本体设计,包含人物、地点、音乐、组织机构等类型定义。
从对维基百科条目和链接数据集中抽取包括abstract、infobox、category等信息。
triple 用法-回复Triple是一种用于描述和表示信息的数据结构,在知识图谱、语义网络和语义Web等领域广泛应用。
一个triple由三个部分组成,分别为主体(Subject)、谓词(Predicate)和客体(Object),它们之间用箭头连接起来。
本文将介绍triple的用法,并详细解释如何使用triple来表示和描述信息。
一、triple的基本结构和定义在triple中,主体表示一个实体或一个概念,谓词表示主体和客体之间的关系,客体表示与主体相关联的信息。
triple则表达了一种关系,例如「中国-首都-北京」、「苹果-颜色-红色」等等。
这个三元组结构可以被形象地表示为「主体-谓词-客体」。
二、使用triple来组织信息1. 知识图谱:知识图谱是使用triple来表示和组织知识的一种方式。
通过将实体和实体之间的关系表示为triple,可以构建一个复杂而且丰富的知识网络。
例如,对于主题「动物」,可以建立一些相关的triple,如「狗-是一种-动物」、「猫-是一种-动物」、「动物-有-呼吸」等。
这种triple的组织方式可以为用户提供丰富的知识和信息。
2. 语义网络:语义网络是一种以triple为基础的图形化表示方法。
它将事实、概念和关系以节点和边的形式表示,并通过节点之间的关联来构建一个语义网络。
例如,当我们要描述「苹果」和「红色」之间的关系时,可以建立一个triple,如「苹果-颜色-红色」。
通过将多个triple连接起来,可以构建一个完整的语义网络,用于表示事实和知识。
三、使用triple的具体步骤使用triple来描述和表示信息的具体步骤如下:步骤一:确定主体确定想要描述的主体,即想要表达关系的实体或概念。
例如,要描述「北京」的首都是「中国」,则「中国」就是主体。
步骤二:确定谓词确定主体与客体之间的关系,即谓词。
谓词可以是动词、名词或形容词等,用于描述主体和客体之间的属性或关系。
例如,「首都」就是描述「中国」和「北京」之间的关系。