基于知识图谱问答(KBQA)|数据集提供及获取工具开源

1.知识图谱基础介绍 一个完整的知识图谱数据,主要由七个部分组成:   (1)类型   类型是根据不同实体所包含的属性来进行划分的,类型是对具有相同特点或属性的实体集合的抽象。例如,中国是一个实体,美国是一个实体,法国是一个实体,这些实体都具有共同的特征,可以抽象为国家类型。   (2)域   域是类型的集合,凌驾于类型之上,是对某一领域所有类型的抽象。例如,国家是对中国、美国这样实体的一种抽象,...

知识图谱的概念篇

及其关系,其构成张巨大语义网络图,节点表示实体概念,边则由属性关系构成。 现在知识图谱已被用来泛指各种大规模知识库。 我们先来看下知识类型定义: 知识图谱包含节点: 实体: 指的是具有...;、“日本”等。,实体知识图谱最基本元素,不同实体间存在不同关系。 语义类(概念):具有同种特性实体构成集合,如国家、民族、书籍、电脑等。 概念主要集合、类别、对象类型

知识图谱概念篇

内在特性,而关系可用来连接两实体,刻画它们之间关联。如下图1知识图谱例子所示,中国是一个实体,北京一个实体中国-首都-北京 一个实体-关系-实体三元组样例北京一个实体 ,人口一种...(体系)架构。 1知识图谱逻辑结构 知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两层次,数据主要是由系列事实组成,而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1,关系,实体2)、(实体属性属性

知识图谱精化研究综述 阅读笔记

=Mjc2MzBoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMT2ZaZWRtRmlEaFdyN0tJVGZCZDdHNEg5bk1wbzlGYklSOGVYMUx1eFlTN0Q= 1 知识图谱精化相关概念 1.1 知识图谱概念 2 常用知识图谱补全方法 知识图谱补全利用已信息,预测丢失 实体类型实体关系,从而提高知识图谱覆盖 率。 2.1 知识图谱内部补全方法 在机器学习领域,常用多分类方法实体类型进行 补全。 在数据挖掘领域,利用关联规则预测知识图谱丢失 信息。 2.2 知识图谱

国内外可用的知识图谱资源

。 2.2 UMLS-医学知识图谱 垂类领域知识图谱,给大家构建知识图谱立了一个标杆,原来知识图谱长这个样子,可以这样处理语义冲突等等。强力推荐大家仔细研究UMLS。 **三、国内知识图谱可用资源 3.1...、前言 这是系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》第5部分知识图谱获取,第2节:国内外可用知识图谱资源。该系列内容同时已经录制成视频课程,感兴趣可以访问网易云课堂。 QQ技术交流群

2020-09-28

(type) 类型具有相同特点属性实体集合抽象。 举例:中国是一个实体美国是一个实体法国是一个实体这些实体首都、人口、面积等共同特征,因此例如中国美国法国等都首都、人口...某一领域所有类型抽象例如国家中国美国这样实体一种抽象一种类型,而一个地理位置除了国家类型之外,还包括其他类型:城市、区域、洲等等,而把这些所有类型:洲、国家、城市、区域等类型抽象起来


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