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知识图谱入门系列

来源:yobo体育全站app   发布时间:2021-11-25 20:45nbsp;  点击量:

本文摘要:来自 | 浅梦的学习条记作者 | gaojing泉源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/85556255编辑 | happyGirl“ 本文对知识图谱基础知识,领域应用和学术前沿趋势举行了先容,包罗知识表现,NER命名实体识别,实体链接,事件关系抽取,知识融合,知识存储和知识推理等 ”知识图谱针对于知识图谱基础知识,领域应用和学术前沿趋势举行先容。

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来自 | 浅梦的学习条记作者 | gaojing泉源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/85556255编辑 | happyGirl“ 本文对知识图谱基础知识,领域应用和学术前沿趋势举行了先容,包罗知识表现,NER命名实体识别,实体链接,事件关系抽取,知识融合,知识存储和知识推理等 ”知识图谱针对于知识图谱基础知识,领域应用和学术前沿趋势举行先容。知识图谱先容知识图谱(Knowledge Graph)以结构化的形式形貌客观世界中观点、实体及其关系。是融合了认知盘算、知识表现与推理、信息检索与抽取、自然语言处置惩罚、Web技术、机械学习与大数据挖掘等等偏向的交织学科。人工智能是以传统符号派与现在盛行的深度神经网路为主,如下图所示,知识图谱生长史。

各大公司结构知识图谱增补其中还包罗海内的京东与美团(美团的AI大脑,数十亿知识图谱构建)知识图谱应用模式(来自美团的Ai大会陈诉)知识图谱技术链知识图谱赋能知识图谱应用很是广泛,现在主要应用到搜索引擎、智能问答、大数据分析、语言翻译和语言明白及辅助设备互联(Iot领域),如下图所示,知识图谱在搜索引擎的应用。通用知识图谱与垂直领域知识图谱对比相比力DBpedia、Yago、Wikidata、百度和谷歌等通用知识图谱,+特定领域内的知识图谱在知识表现、知识结构、知识质量及知识应用更高的要求(关于领域知识图谱与通用知识图谱之间的问题可以检察 复旦肖仰华 )。海内外知识图谱项目外洋:早期的知识知识库Cyc、WordNet、ConceptNet等;互联网知识图谱,主要有 FreeBase 、 DBpedia 、Schema、Wikidata 、BableNet、Microsofot ConceptGraph,医疗领域 Linked Life Data 等海内:中文知识图谱 OpenKG , CN-DBpedia , 中医药知识图谱 , 阿里电商知识图谱 、 美团知识图谱 、XLore(清华大学)、Belief-Eigen(中科院)、PKUPie(北京大学),开放类的中文百科知识图谱,zhishi.me知识图谱技术模块知识表现如何使用盘算符号运算来表现人脑中的知识和推理历程,知识表现主要有两种,基于离散符号的知识表现法和基于一连向量的知识表现。基于离散符号的知识表现法RDF(Triple-based Assertion Model) 三元组模型,构建方式主要是主-谓-宾有向标志图和RDFS(simple Vocabularty and schema)OWL(Web Ontology language):是一种W3C开发的网路本体语言,用于对本体举行语义形貌。

SPARQL(Protocol and RDF Query Language) :RDF的查询语言,支持主流图形数据库。下图URI/IRI为主要网络协议,主要数据存储花样是RDF与XML基于一连向量的知识表现KG embedding 主要是KG中实体与关系映射到一个低维的向量空间,主要的方法有张量剖析、NN、距离模型(现有的词向量模型基于一连向量空间来表现)(Embedding projector)两种方法对比知识抽取KG中知识抽取主要从结构化、半结构化、结构化数据中转为三元组表现的尺度知识形态。

主要处置惩罚流程实体抽取(NER命名实体识别)目的是识别文本中指定种别的实体,主要包罗人 名、 地名、 机构名、 专有名词等的任务“ 姚明(Yao Ming),1980年9月12日出生于上海市徐汇区,祖籍江苏省苏州市吴江区震泽镇,前中国职业篮球运发动,司职中锋,现任中职联公司董事长兼总司理“。如下图所示,命名实体识别主要包罗两个部门:实体界限识别与实体分类。

传统方法(HMM(隐马尔科夫模型) CRF(条件随机场) SVM、最大熵分类模型等方法举行处置惩罚。现在能接纳深度学习,好比CNNRNNLSTM及LSTM-CRF。

接纳的工具可以有 Jiagu 、 jieba 、 Stanford CoreNLP 等。实体链接目的是将实体提及与知识库中对应实体举行链接 ,主要解决实体名的歧义性与多样性问题,是文本中实体名指向真实世界实体的任务。传统模型是盘算实体提及与知识库中实体的相似度,并选取特定的实体提及的目的实体,好比“苹果公布新的手机‘IphoneX11’”,[苹果(水果)、苹果(影戏)、苹果(公司)期待选实体],主要使用包罗实体统计信息、名字统计信息、上下文词语漫衍、实体关联度、文章主题等信息,同时,思量到一段文本中实体之间的相互关联,相关的全局推理算法也被提出来寻找全局最优决议。

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现在深度学习方法,构建多类型多模态上下文及知识的统一表现,并建模差别信息、差别证据之间的相互交互 通过将差别类型的信息映射到相同的特征空间,并提供高效的端到端训练算法。包罗多源异构证据的向量表现学习、以及差别证据之间相似度的学习等事情[Ganea & Hofmann, 2017] [Gupta et al., 2017] [Sil et al 2018]。开源工具 dexter2实体关系抽取实体关系抽取是知识图谱构建与信息提取的关键环节,主要提取两个或者多个实体之间的某种联系。

花样,三元组(实体1,关系,实体2),"北京是中国的首都、政治中心和文化中心 "中实体关系可以表现为(中国、首都、北京)(中国 政治中心 北京)(中国 文化中心 北京)。限定关系抽取:接纳弱监视/监视机械学习。


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