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一、概念
以结构化形式，描述客观世界中存在的概念、实体、以及实体之间关系。因此，知识图谱是这样一类知识表示和应用技术的总称。
在典型的知识图谱中，每个实体或概念用一个 ID来标识，称为标识符。实体通过若干属性来刻画内在特性，实体之间通过多种关系来链接。所有实体相互关联，形成“图”。
发展历史：
二、典型的知识图谱
1.CYC知识库
2.WordNet
3.ConceptNet
4.HowNet
5.openHowNet
6.在线百科全书wikipedia
7.Wikidata
8.DBpedia
9.YAGO
10.BabelNet
11.哈工大：大词林
12.openKG.cn 中文开放知识图谱计划
三、知识图谱技术和应用
1.概况：
1.1知识图谱构建技术：
涉及三个核心问题：
– 实体识别问题：如何获取文本中实体？
– 实体关系学习：如何获取两个实体之间的关系？
– 事件学习：如何获取特定事件中多个实体之间的关系？
注：
实体识别通常要解决两个问题：
– 实体边界识别：判断实体的确切边界，如：“中华人民共和国” 是一个完整的实体，如得到“人民共和国”则边界缺失。
– 实体类型识别：通常包括时间、数字、人名、地名、机构名等类型。
实体识别的主要难点在于实体表达不规律、在特定领域中实体边界不易识别。
1.2知识图谱推理技术：
1.基于符号的推理
2.基于机器学习的推理
1.3知识图谱应用：
1.语义搜索
2.基于知识的问答
总结
