今天上线发现自己竟然涨粉了，也给了我更大的动力将这一方面继续记录下去，这里是对另外一个项目代码的解读，个人认为是对前面连续几篇中文医疗知识图谱的解读的一个补充，有着拨云见日的作用。项目来源是GitHub上面刘老师做的一个基于知识医疗图谱的问答机器人，本文主要关注点放在建立知识图谱这一侧。这个项目并且将数据集也开源了放在dict和data文件夹下，让我觉得真的很难得，得给老师一个star！https
知识图谱1.是什么 语义网络，基于图的数据结构【类似于：堆栈】 由节点和边组成【图谱由很多三元组组成】 节点：实体 边：实体之间的关系2.为什么3.怎么用 知识图谱中的实体识别1.多重嵌套实体怎么识别，网络怎么修改方法一: 通过动态的堆叠flat NER layer[普通的BiLSTM+CRF组合]，来生成不同层次的标签；过程是如果识别出了任何实体，则引入新的flat NER层
一、概述1.关系抽取是自动识别由一对概念和联系这对概念的关系构成的相关三元组；2. 关系类别ACE61种；TAC- KBP；SemEval，每种关系都是有序关系；3. 知识图谱关系类别 Freebase：4000多万实体，上万个属性关系，24多亿个事实三元组
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2023-09-09 23:00:21
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# PaddleNLP 知识图谱自动抽取构建
## 简介
PaddleNLP 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的自然语言处理工具包，提供了丰富的预训练模型和各种 NLP 任务的工具，其中知识图谱自动抽取构建是其中一个重要的功能。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，可以帮助计算机理解和推理文本中的实体关系，对于构建智能问答系统、信息检索系统等具有重要意义。
在本文中，我们将介
知识图谱是由谷歌公司首先提出，被互联网公司用来以语义角度组织网络数据，从而提供智能搜索服务的大型知识库。形式上，它是用图数据结构表示的知识载体，描述客观世界的事物及其关系，其中节点代表客观世界的事物，边代表事物之间的关系。  
01 什么是知识图谱我们可以从不同的视角去审视知识图谱的概念。在Web视角下，知识图谱如同简单文本之间的超链接一样，通过建立数据之间的语义链接，支持语义搜索。 在自然语言处理视角下，知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据。 在知识表示视角下，知识图谱是采用计算机符号表示和处理知识的方法。 在人工智能视角下，知识图谱是利用知识库来辅助理解人类语言的工具。 在数据库视角下，知识图谱是利用图的方式去
一、什么是知识图谱？知识图谱是由 Google 公司在 2012 年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。二. 知识图谱的表示知识图谱应用的前提是已经构建好
1.构建方法知识图谱的构建方法有三种: 自底向上、自顶向下和二者混合的方法.1.1 自底向上法自底向上的构建方法, 从开放链接的数据源中提取实体、属性和关系, 加入到知识图谱的数据层；然后将这些知识要素进行归纳组织, 逐步往上抽象为概念, 最后形成模式层. 自底向上法的流程如图1所示.知识抽取知识抽取, 类似于本体学习, 采用机器学习技术自动或半自动地从一些开放的多源数据中提取知识图谱的实体、
文章目录一、思维导图的绘制二、概念图的绘制三、知识图谱的绘制四、语义网络的绘制五、认知图的绘制 一、思维导图的绘制绘制思维导图的步骤为： 第一步：拿出一张纸或使用软件，从中心开始绘制，周围留出空白。 第二步：画一幅图表达中心内容，或直接用关键词表示。 第三步：将中心图像和主要分支连接起来，然后把主要分支和二级分支连接起来，再把三级分支和二级分支连接起来，以此类推。 第四步：在每条线上使用一个关键
一、知识图谱的基础概念1：RDFRDF(Resource Description FrameWork),就是资源描述框架，它的本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种手段和方法。RDF在形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句(statment),在知识图谱中我们称之为一条知识) Subject -------
在前面一篇文章《知识图谱基础（二）-知识表达系统》中介绍了知识图谱的基础知识表达系统，什么是entity，什么是relation，什么是domain，什么是type等等。本篇文章主要从应用角度来聊一聊如何构建schema以及shcema构建中需要考虑的问题。以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的，弱关系图谱构建会在应用中讲到。1. schema的定义简单来说，一个知
刘知远知识图谱是谷歌对其所推出的大规模知识库产品的称呼。在此之前，已经有关于知识库的大量研究，其中有很多代表性工作，也相应提出了很多挑战性问题。我认为知识图谱的主要挑战问题包括：1. 知识的自动获取；2. 多源知识的自动融合；3.面向知识的表示学习； 4. 知识推理与应用。关于知识图谱最近写了一篇短文，可以参考：http://book.thunlp.org/knowledge_graph/张发恩作
引言最近刚在实验楼做了这个关于知识图谱的课程，想总结点什么，也勾起了我的一点回忆，因为最早我写博客就是为了记录一些我对web与nlp还有爬虫的笔记，博客标签上就是标的这些。结果最后发现这三者我都没有在继续做下去了，而是工作于视频图像，有够戏剧化的，所以这里，想找回一点当年那种感觉。知识图谱架构根据一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程，构建知识图谱一般分为3个部分，分别为：信息抽取：从各种类型的数据
一、知识图谱概念知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的，谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎，知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式，为解决信息检索问题提供了新的思路。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。知识图谱，简而言之就是图数据库，既可以存储信息，又能直观地表
1.知识图谱的逻辑结构从逻辑上将知识图谱划分为2个层次：数据层和模式层1.1数据层知识以事实（fact）为单位存储在图数据库，通常以“实体-关系-实体”或者“实体-属性-值”三元组作为事实（fact）的基本表达方式。存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关系网络，形成知识的“图谱”。1.2 模式层模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。在模式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来管
COOC软件已累计服务10万+用户，平均每篇论文可为科研工作者节约96+小时！该软件不局限于文献计量领域，任何学科、任何形式数据均支持！！！适用于本科、硕博士研究生、教师、图书馆员、情报分析人员以及对数据分析、数据挖掘和数据可视化感兴趣的人员。软件无论是在准确度、功能还是操作等方面均具有十分优秀的表现，能够完成很多知识图谱软件无法完成的功能。比如：以前论文写作或项目报告中做一个多数据库去重、共现矩
随着互联网业务的发展，产生了大量的数据，数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来，就形成了知识图谱。知识图谱可以应用到智能搜索，自动文档，推荐，决策支持等领域。例如：WordNet，Freebase，Wikidata。今天和大家一起了解知识图谱构建的方法和基本原理。知识图谱概括知识图谱是一个较大的话题。从发展，特点，分类和生命周期等不同的方面都有很多需要讲的东西。知识领域
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2023-09-05 12:08:23
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以 CN-DBpedia 为例看下知识图谱大致是怎么构建的。
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2021-07-23 13:59:02
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作者丨徐阿衡学校丨卡耐基梅隆大学硕士研究方向丨QA系统实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本
一、知识图谱概念1.语义网络语义网络是一种表示网络中概念之间语义关系的知识库，通常是一个有向或无向图，由表示概念的结点和表示概念之间语义关系的边组成。2.知识图谱知识：人类在实践中认识客观世界（包括人类本身）的成果，包括事实、信息、描述以及在教育和实践中获得的技能。（参考Rowley的DIKW体系）知识图谱：是一种具有图结构的知识库，采用图的形式将知识表示出来。其结点通过一些边连接在一起，可以看作
