知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL

https://blog.csdn.net/u011801161/article/details/78833958 https://blog.csdn.net/baidu_15113429/article/details/82144731 RDF:单纯的三元组,没有本体概念,如果构建一个公司的知识图谱,公司的董事和中层以及普通员工都是员工,你在查找员工的时候,就需要把董事以及各个职位的人都查找出来. RDFS:会添加本体,例如员工下面有董事以及中层和普通员工,这样就能直接通过抽象的员工而不用访问…

知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL 2

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32122644 看过之前两篇文章([1](为什么需要知识图谱?什么是知识图谱?——KG的前世今生), [2](语义网络,语义网,链接数据和知识图谱))的读者应该对RDF有了一个大致的认识和理解.本文将结合实例,对RDF和RDFS/OWL,这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍.其实,RDF.RDFS/OWL是类语义网概念背后通用的基本技术,而知识图谱是其中最广为人知的概念. 一.知识图谱的基石:RDF RDF表现形式 RDF(Resour…

知识图谱里的知识表示：RDF

大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到知识库中.RDF( Resource Description Framework, 资源描述框架)是一种资源描述语言,它受到元数据标准.框架系统.面向对象语言等多方面的影响,被用来描述各种网络资源,其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架. 使用RDF语言,有利于在网络上形成人机可读,并可由机器自动处理的文件. 1. 由来 RDF的出现最初来源于元数据的概念.所谓元数据,即"描述数据的数据"或者&…

NumPy基础知识图谱

所有内容整理自<利用Python进行数据分析>,使用MindMaster Pro 7.3制作,emmx格式,源文件已经上传Github,需要的同学转左上角自行下载.该图谱只是NumPy的基础知识,NumPy的高阶部分之后随着学习会整理出来.…

Pandas基础知识图谱

所有内容整理自<利用Python进行数据分析>,使用MindMaster Pro 7.3制作,emmx格式,源文件已经上传Github,需要的同学转左上角自行下载或者右击保存图片.该图谱只是Pandas的基础知识,Pandas的高阶部分之后随着学习会整理出来.…

知识图谱学习与实践（4）——通过例句介绍Sparql的使用

通过例句介绍Sparql的使用 1 简介 SPARQL的定义,是一个递归的定义,为SPARQL Protocal and RDF Query Language,是W3C制定的RDF知识图谱标准查询语言,大部分的图数据库都支持SPARQL查询.SPARQL在语法上借鉴了SQL.SPARQL是针对RDF三元组进行查询,通过图匹配的方式获得需要查找的内容. 下面通过一个例子来说明SPARQL的查询语句的基本结构.这个例子可以在http://dbpedia.org/sparql中运行,获取结果. pre…

知识图谱推理与实践 (2) -- 基于jena实现规则推理

本章,介绍基于jena的规则引擎实现推理,并通过两个例子介绍如何coding实现. 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机,可以在RDFS和OWL推理机使用,也可以单独使用. 推理机支持在RDF图上推理,提供前向链.后向链和二者混合执行模式.包含RETE engine 和 one tabled datalog engine.可以通过GenericRuleReasoner来进行配置参数,使用各种推理引擎.要使用 GenericRuleReasoner,需要一个规则集来定义其行为. Ru…

[NLP] 语义网络与知识图谱入门（二）

语义网络与知识图谱入门(二) OWL 本体声明 owl用owl:Ontology来声明一个本体.rdf:about属性为本体提供一个名称或引用.根据标准,当rdf:about属性的值为""时,本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI. <owl:Ontology rdf:about=""> <rdfs:comment>An example OWL ontology</rdfs:comment> <owl:pri…

知识图谱+Recorder︱中文知识图谱API与工具、科研机构与算法框架

目录分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works…

知识图谱与机器学习｜KG入门 -- Part2 建立知识图谱

介绍在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric,并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念.并给出了我对Data Fabric的定义: Data Fabric是支持企业所有数据的平台,它作为一个统一的框架来管理.描述.组合和访问数据.该平台由企业知识图谱构成以创建统一的数据环境. 如果你仔细看一下定义,它说Data Fabric是由企业知识图谱构建的,所以我们最好知道如何创建和管理它. 目标建立了知识图谱理论的基础和讲解如何构建一个知识图谱细节解释与…

如何系统学习知识图谱-15年+IT老兵的经验分享

一.前言就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年:而就人工智能而言,胖子哥还是新人,很老的新人,深度学习.语音识别.人脸识别,知识图谱,逐个的学习了一遍,并在商业变现的项目中投入应用,语音识别.人脸识别和知识图谱.即使有十多年的技术底蕴,学起来也算颇费周章,用起来更是步步坎坷.实践过程中做了笔记,并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了<人工智能产品经理最佳实践>,2018年初推出了<知识图谱开发实战案例剖析>线下和线上的视频…

1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

百度大脑UNIT3.0详解之知识图谱与对话

如今,越来越多的企业想要在电商客服.法律顾问等领域做一套包含行业知识的智能对话系统,而行业或领域知识的积累.构建.抽取等工作对于企业来说是个不小的难题,百度大脑UNIT3.0推出「我的知识」版块专门为开发者提供知识建设帮助.在行业智能化的实现进程中,通过知识图谱对数据进行提炼.萃取.关联.整合,形成行业知识或领域知识,让机器形成对于行业工作的认知能力,并把这些认知能力与技能理解模型进行整合,从而实现这个行业的知识型对话系统. [认知与对话智能] 首先举个简单的例子,让大家直观感受一下认知与对话智…

[NLP] 语义网络与知识图谱入门（一）

语义网络与知识图谱入门(一) RDF/XML 本体:一种形式化的对于共享概念体系明确而又详细的说明.就是指一种抽象的模型,可以用来描述对象类型.属性以及关系类型所构成的世界. RDF/XML主要讲的就是如何用XML的方式来表示RDF的图. 椭圆表示节点,矩形表示文本,弧表示谓语. 节点描述 <rdf:Description rdf:about="A"></rdf:Description> 一个节点本身需要被rdf:Description来定义,通过rdf:abo…

知识图谱顶会论文(IJCAI-2022) TEMP：多跳推理的类型感知嵌入

IJCAI-TEMP:知识图谱上多跳推理的类型感知嵌入论文地址: Type-aware Embeddings for Multi-Hop Reasoning over Knowledge Graphs IJCAI-TEMP:知识图谱上多跳推理的类型感知嵌入摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 查询嵌入(QE) 2.2 基于路径的方法 2.3 归纳式KGC 2.4 类型感知任务 3.背景 4.语义丰富嵌入 4.1 TER:类型感知的实体表示 4.2 TRR:类型感知的关系表示 4.2.1 St…

Atitit 知识图谱的数据来源

Atitit 知识图谱的数据来源 2. 知识图谱的数据来源1 a) 百科类数据2 b) 结构化数据3 c) 半结构化数据挖掘AVP (垂直站点爬虫)3 d) 通过搜索日志(query record log)进行实体和实体属性等挖掘4 2. 知识图谱的数据来源为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识.在这种背景下,知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性知…

Atitit 知识图谱解决方案：提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview

Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview 知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4 互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web).在这个背景下,Google.百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Gr…

知识图谱辅助金融领域NLP任务

从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识,并提供各种高层智能服务的基础和关键技术. 目前在NLP领域最受瞩目的要数谷歌的NLP模型BERT(Bidirectional Encoder Representa-tions from Transformers),它在Trans-former的基础上,借助海量跨领域语料和超高计算能力,通过多任务预训…

知识图谱与Bert结合

论文题目: ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities(THU/ACL2019) 本文的工作也是属于对BERT锦上添花,将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中,使其更好地对真实世界进行语义建模.也就是说,原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”,而并学习不到语言之间的语义联系,打个比喻,就比如掉包xia只会掉包,而不懂每个包里面具体是什么含义.于是,作者们的工作就是如何将这些额外的知识告诉…

K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱（内含 58个知识点链接）

作者 | 平名阿里服务端开发技术专家导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述容器服务 Kubernetes 知识图谱,部分内容参考网上一知识图谱,更加结合阿里云容器服务. 原图 by 杨传胜原图链接地址 https://www.processon.com/view/link/5ac64532e4b00…

Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Networks（知识图谱）

本文作者:杨昆霖,2015级本科生,目前研究方向为知识图谱,推荐系统,来自中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室. 引言经常上购物网站时,注意力会被首页上的推荐吸引过去,往往本来只想买一件小商品,但却被推荐商品耗费不少时间与金钱.有时候会在想,虽然推荐商品挺吸引人的,但是它究竟为什么给出这些推荐,背后的原因却往往不得而知.本文将介绍的这篇SIGIR 2018论文提出了新的序列化推荐模型KSR(Knowledge-enhanced Sequential Recommender),利…

[转帖]K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱（内含 58个知识点链接）

K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱(内含 58个知识点链接) https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11429164.html 需要加强学习呢. 作者 | 平名阿里服务端开发技术专家导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述容器服务 Kubern…

知识图谱之图数据库Neo4j

知识图谱中的知识是通过RDF结构来进行表示的,其基本单元是事实.每个事实是一个三元组(S, P, O),在实际系统中,按照存储方式的不同,知识图谱的存储可以分为基于表结构的存储和基于图结构的存储. 基于表结构的存储可以用关系型数据库,常见的关系型数据库存储系统有MySQL.Oracle.DB2.Microsoft SQL Server等:基于图结构的存储,常见的存储系统有Neo4j.OritentDB.InfoGrid.HyperGraphDB.infiniteGraph等.下面讲述Neo4j数…