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
转载
2024-01-08 20:42:39
236阅读
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、
转载
2023-12-04 10:51:55
292阅读
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
转载
2023-10-07 09:13:09
277阅读
如何构建和医疗知识图谱类似的农业知识图谱构建农业知识图谱的步骤如下：数据收集：从各种来源（如学术文献、官方网站、专家知识）收集农业相关的信息。数据清洗：对收集的数据进行清理、组织和标准化，以准备构建图谱。定义实体和关系：明构建农作物知识图谱，写出代码构建农作物知识图谱的代码实现可以依赖于图数据库（如 Neo4j、Titan 等），以下是使用 Neo4j 的代码示例：scssCopy code//
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
转载
2023-10-07 15:04:13
741阅读
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
转载
2024-02-05 10:54:31
90阅读
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
转载
2024-05-28 14:34:43
104阅读
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
转载
2024-01-17 07:13:19
189阅读
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
转载
2023-11-13 13:11:41
194阅读
知识图谱是知识工程的分支，在人工智能领域有重要的作用。我们日常使用的搜索引擎背后的工作逻辑****、电商平台的智能推荐等都运用了知识图谱，本文主介绍知识图谱的基本概念、相关技术，以及知识图谱构建流程。通过本文可以了解什么是知识图谱，知识图谱经历的怎样的发展，知识图谱的作用，知识图谱如何建立以及相关技术。相关技术的详细情况以后会慢慢更新。
什么是知识
转载
2024-04-02 00:02:08
149阅读
知识图谱 | 表示学习篇1 知识图谱表示的挑战2 词的向量表示方法3 知识图谱嵌入3.1 概念3.2 优缺点4 知识图谱嵌入方法4.1 转移距离模型—TransE及其变体4.1.1 TransE4.1.2 TransH4.1.3 TransR4.1.4 TransD4.1.5 TransSparse4.1.6 TransM4.1.7 ManifoldE4.1.8 TransF4.1.9 Tran
转载
2023-12-14 11:27:58
417阅读
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 -------
转载
2024-06-14 14:26:41
352阅读
引言知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从document级别降到data级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。当下知识图谱的应用主要分为用于构建结构化的百科知识的“通用知识图谱”和基于行业数据构建和应用的“领域知识图谱”。在AI与行业结合应用中，因行业领域的差异，存在大量数据模式不同，应用需求不同等现实，“领域知识图谱”以其更加符合实
转载
2023-11-04 15:25:28
15阅读
需要知道的东西什么是知识图谱，一种定义是“知识图谱是语义网络上的知识库”，也就是个多关系图。他的目的就是要表示出实体与实体之间的关系，实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。又比如人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。构建这样的一个知识图谱
转载
2024-06-24 12:06:02
81阅读
最近对知识图谱比较感兴趣，觉得这会是未来整个人工智能领域的发展方向。知识图谱是对人类知识的结构化总结，试想以后所有我们知道的不知道的事情都能通过知识图谱串在一起，形成一个云图书馆。那么知识图谱是如何建立的呢？ -我是表情分割线-一、引言 网络上已经存在了大量知识库（KBs），比如OpenCyc，WordNet，Freebase，Dbpedia等等
转载
2023-12-12 15:33:06
92阅读
一、引言关于知识图谱理论知识详见【概念篇】知识图谱在自然语言处理中，我们经常思考，怎么样才能做好自然语言的理解工作。对我们人类来说，理解某一个自然语言的文本信息，通常都是通过当前的信息，关联自己大脑中存储的关联信息，最终理解信息。例如“他不喜欢吃苹果，但是喜欢吃冰淇淋”，人在理解的时候关联出大脑中的认知信息：苹果，甜的，口感有点脆；冰淇淋，比苹果甜，口感软糯、冰凉，夏天能解暑；小孩更喜欢吃甜食和冰
转载
2024-08-01 16:58:55
97阅读
## 交叉持股知识图谱构建 Python代码实现教程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据清洗和预处理]
B --> C[构建知识图谱]
C --> D[保存知识图谱]
```
### 步骤解析
#### 1. 准备数据
在构建交叉持股知识图谱之前，我们首先需要准备好数据。数据可以是公司之间的股东关系数据
原创
2023-12-04 13:26:22
95阅读
一. 流程1. 安装pymysql，mysqlpip install pymysql2. 爬取数据执行 crawler.movie_crawler.py3. 利用D2RQ生成mapping文件generate-mapping -u root -o kg_demo_movie_mapping.ttl jdbc:mysql:///kg_demo_movie这里需要对生成的mapping进行
转载
2024-01-02 12:33:07
201阅读
知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。第1关：构建关键词共现矩阵所需数据集import pandas as pd
import numpy as np
def authors_stat(co_authors_list):
au_dict = {} # 单个作者频次统计
au_group = {} #
转载
2023-12-11 02:08:39
620阅读
知识图谱系列一什么是知识图谱什么是图什么是schema如何构建知识图谱数据来源构建知识图谱所涉及的技术知识图谱的存储neo4j实战创建节点创建关系查询删除和修改可视化通过Python操作neo4jneo4j模块py2neo模块大规模导入csv 什么是知识图谱从学术的角度，知识图谱的定义是：“语义网络（Semantic Network）的知识库”。实际应用的角度出发来说，可以把知识图谱理解成多关系
转载
2023-12-20 06:50:13
164阅读
