3，数据转换： 使用开源工具包（D2RQ），将存储在MySQL中的结构化数据，转换为RDF的三元组数据。 3.1，D2RQ转换流程： ?...D2RQ，自定义了一套关系型数据库至OWL文件的“映射语言”，可以通过人工定义并编辑，将不同MySQL连接实例的不同字段，依照"映射语言"中的语法规则，与OWL文件中定义的本体字段互相关联，从而实现转换...4，数据操作： 使用Apache Jena Frame，实现RDF数据的操作和处理。 Jena是一整套开源的语义网技术栈操作API，包含本体推理，规则推理和自带数据库。...，实现三元组数据的存储。...因此，理论上，在工程实现中，可以工程代码实现的方式，使用属性图数据库存储RDF文件，即，编码实现RDF模型，至属性图模型的转换。有2种方式： 5.1，平移变换： 将三元组数据平移变换至图数据库。
促进了统一词汇表的使用,定义了丰富的语义词汇 允许逻辑推理 语法 RDF语法,三元组 逻辑基础: 描述逻辑 描述逻辑系统 一个描述逻辑系统包括四个基本的组成部分 1... TBox与ABox均以三元组的形式输入 创建Triple类,每个三元组都以该类的对象输入 实例 自定义规则 DRL文件示例 Drools工程结构 代码示例 ... 结果输出 注: 此处推理结果与RDFox略有不同是因为Drools只进行规则推理 实践展示: 使用Jena进行知识推理 使用Jena完成示例图谱知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等... 构建本体 其本质上就是Jena中的知识库结构 Model: Jena最核心的数据结构 构建一个最简单的Model Model myMod = ModelFactory.createDefaultModel... myMod.add(shb, control, rczg); 知识库中的部分三元组: finance :孙宏斌 finance :control finance :融创中国 finance :
⽅法（如： Statistical Relational Learning） 基于符号逻辑的推理——本体推理 传统的符号逻辑推理中主要与知识图谱有关的推理手段是基于描述逻辑的本体推理。...基于知识图谱表示学习的关系推理 将实体和关系都表示为向量 通过向量之间的计算代替图的遍历和搜索来预测三元组的存在，由于向量的表示已经包含了实体原有的语义信息，计算含有⼀定的推理能⼒。...基于符号逻辑的推理 本体概念推理 图谱中基于RDF来作为资源描述语言，RDF是Resource Description Framework的简称。 ?...知识图谱嵌⼊模型： 预测问题 测试三元组( h, r, t ) 尾实体预测( h, r, ? ) 头实体预测( ?, r, t ) ? PRA vs. TransE ? 基于Jena实现演绎推理 ?...(myMod); • 上下位推理 通过listStatements来获取是否有满足条件的三元组，从而实现判断，subClassOf是RDFS里的vob，因此使用RDFS.subClassOf。
是一个本体编辑工具，可以将知识的三元组以及各种逻辑通过可视化界面编辑成本体文件，protege还带有一些推理机插件（见下图），pellet、Hermit等，可以利用这些插件对本体文件进行推理。...也可以通过SWRL自定义一些规则加入本体，还可以进行查询。可见Protege能一条龙解决本体的编辑、推理、查询等问题，但本项目要求用Java调API实现功能。...初始化本体文件 通过protege构建好的本体文件保存为一个owl文件，接下来要对其进行编辑推理检索，这些工作通过调用OWLAPI和Jena API实现。首先读入owl文件。...6.pellet推理机推理 7.推理结果检索 检索这里用的方法是使用jena执行sparql进行查询。...8.其他 另外，在整个工程中引用了别的库，在引用外部jar的时候把该引的都引了，主要用到的有owl api、pellet、Jena这几个。
本篇文章接《电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》，学习如何利用爬取的数据，构建知识图谱所需的三元组。...本体有点哲学的含义，在计算机领域，可以理解为一种模型，用于描述由一套对象类型（概念或者说类）属性以及关系类型所构成的世界。此处我们使用Protege进行本体建模。...规则为 数据库的表作为本体中的类（Class）。 表的列作为属性（Property）。 表的行作为实例/资源。 表的单元格值为字面量。 如果单元格所在的列是外键，那么其值为IRI，或者说实体/资源。...但实际中，我们很少使用这种方法，因为不能把RDB中数据映射到我们定义的本体上面。...修改规则如下 将id和label属性删除，因为我们不需要这两个属性。 修改类型值，将vocab:xxxx修改为我们owl文件中定义的类。
将我们的本体文件 “ontology.owl” 移动到 “run” 文件夹下的 “databases” 文件夹中，并将 “owl” 后缀名改为 “ttl”。...在冷启动一段时间，获得了一定用户使用数据之后，我们可以考虑引入其他的方法来改善系统的性能，然后逐渐减少正则规则在整个系统中的比重。...第一步：安装依赖库 pip3.6 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 第二步：将nt格式的三元组数据以...，记得和configuration/fuseki_conf.ttl中一致 window环境是使用/kbqa/jena/apache-jena-3.5.0/bat/tdbloader.bat 第三步：设置环境变量...* fuseki_conf.ttl fuseki server配置文件，指定推理引擎，本体文件路径，规则文件路径，TDB路径等 * rules.ttl 规则文件，用于基于规则的推理。
知识图谱旨在从数据中识别、发现和推断事物与概念之间的复杂关系，是事物关系的可计算模型。...在RDF中，知识总是以三元组的形式出现，即每一份知识都可以被分解为：(subject, predicate, object)。...RDF三元组可以看做是图模型的边和顶点(vertex,edge,vertex)。...RDFS在数据层（data）的基础上引入了模式层（schema），模式层定义了一种约束规则，而数据层是在这种规则下的一个实例填充。 RDFS is RDF!...知识图谱存储方案 基于关系型数据库的存储方案 三元组表 属性表 水平表 垂直划分 六重索引 面向RDF的三元组库 原生图数据库 10.
protege的底层是对owl文件的增删改查，依托于owl的本体框架规范，可自行构建对owl本体文件的操作脚本，以实现海量结构化数据的增删改查，提高效率 本体工具 Jena：对于本体文件的接口框架，用于构建系统后端...TDB：Jena内置的用于存储RDF的组件 Jena提供了RDFS、OWL和通用规则推理机（http://jena.apache.org/download/index.cgi），除此之外，可以嵌入主流的对比效果更好的推理机...可以大幅度地提高本体信息的检索速度 Fuseki：Jena提供的SPARQL服务器，也就是SPARQL endpoint（http://central.maven.org/maven2/org/apache.../jena/apache-jena-fuseki/3.8.0/） 后台搭建 基于java的后台框架Springboot，SSM等 利用Jena进行本体数据处理，采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html...Fuseki使用Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，其可以作为操作系统服务、Java网络应用… 知识图谱学习资料汇总知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的，推出之后引起了业界轰动
（3）数据描述框架(RDF)：数据模型，表示知识的一种方法和手段 （4）RDFs/OWL：工业标准，使用预定义的词汇，对RDF进行类和属性定义，即，Schema （5）RIF/SWRL：推理规则(Rule...其中：http://www.kg.com是图谱id 字面量："1976-09-18"\^{}\^{}date: 表示date类型的值 （2），RDF 一个用URI和字面量表示的三元组数据模型，即，任何知识都可以通过...即，XML：基于XML的RDF表示；Json-LD：基于Json的RDF表示；N-Triples：基于三元组的RDF表示等等。...1，基于本体的推理： RDFs/OWL是本体描述语言，所以，它们本身对概念和属性的约束和限定就构成了W3C规范里，自带的推理能力。比如： ?...2，基于规则的推理 用户自定义规则，使用第3方工具(Jena)，基于已定义好的RDFs/OWL文件，根据业务需求，指定新的概念和属性，比如： （1）, ruleComedian: (?
Wikidata中的每个实体存在多个不同语言的标签、别名、描述，通过三元组声明表示每一个条目，比如实体“London-中文标签-伦敦”。...其中每一个关系均附带一个概率值，用于对概念进行界定，因此在语义消歧中作用很大。比如说概念电动汽车，实体可以为特斯拉，那么通过IsA关系描述中“汽车”或“人名”，加上时间属性，保证了语义理解的正确性。...Zhishi.me中拥有约40万个中文概念、1000万个实体与1.2亿个RDF三元组，所有数据可以通过在线查询得到。人工评测正确率约为84%，并支持数据集的完全下载。 11....XLore XLore是一个大型的中英文知识图谱，它旨在从各种不同的中英文在线百科中抽取并生成RDF三元组，并建立中英文实体间的跨语言链接[10]。...在中文领域，还有上交大发布的知识图谱AceKG，超1亿个实体，近100G数据量，使用Apache Jena框架进行驱动[12]。思知平台发布的ownthink通用知识图谱[13]。
知识图谱的基本单元是“实体-关系-实体”三元组，它也是知识图谱的核心。 2. 知识图谱中的数据与存储 数据的类型和存储在知识图谱的构建过程中起着至关重要的作用。...在Java项目中使用Jena时，需要将Jena库添加到项目中。可以通过将其添加到CLASSPATH或者使用Maven依赖管理工具进行添加。...根据知识获取的逻辑，每次迭代包括三个阶段: 知识获取：从各种数据源中提取“实体-关系-实体”三元组，以捕获实体、属性以及它们之间的关系。该过程基于提取的信息形成知识的结构化表示。...3.3.1 本体演化 本体是特定领域中知识的形式化表示，包括概念、属性和这些概念之间的关系。在知识图谱的上下文中，定义了知识图谱中实体的结构和语义以及它们之间的关系。...随着新知识的不断积累和领域概念的演化，知识图谱的本体结构也随之发生变化和扩展。本体演化涉及更新、扩展或调整本体中的概念、属性和关系，以适应知识图谱内容的变化和发展。
三元组数据来自OpenKG的新冠数据集。...实现流程 数据提取：下载OpenKG提供的json-ld数据，通过脚本将json-ld数据转化为RDF格式的数据，RDF数据已经上传至本实例中，用户可以直接使用。...数据存储：采用Apache Jena Fuseki，Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，支持多种操作系统。可以存储RDF数据，并通过SPARQL查询语句查询数据库中的关系。...这里将上面给出的RDF数据导入至Jena中。 规则编写：Python编写数据库查询语句与规则。规则采用refo，可以直接从Python中下载该包，这一步是自然语言转为结构化的规则的关键。...数据查询：通过refo生成的SPARQL查询语句传递到Jena中便可以查到相关的实体关系了，最终反馈给用户。 需要注意的是此代码实现仓促，编写的规则内容较少，没有对输出进行规范表示。
自底向上构建：借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。图片1.3 “实体-关系-实体”三元组下图是典型的知识图谱样例示意图。...图片知识图谱的基本单位，就是“实体(Entity)-关系(Relationship)-实体(Entity)” 构成的三元组，这也是知识图谱的核心。...图片研究历史：◉ 将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系，将属性抽取任务转化为关系抽取任务。◉ 基于规则和启发式算法，抽取结构化数据。...◉ 采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。...但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
促进了统一词汇表的使用，定义了丰富的语义词汇。 允许逻辑推理。...语法：RDF语法，三元组：(subject, property, object) 2、描述逻辑 逻辑基础：描述逻辑 描述逻辑(Description Logic)：基于对象的知识表示的形式化，也叫概念表示语言或术语逻辑...提供规则定义语言 ，支持嵌入Java代码。 Jena Jena 用于构建语义网应用 Java 框架， 提供了处理 RDF、RDFs、OWL 数据的接口，还提供了一个规则引擎。...提供了三元组的内存存储于查询。 RDF4J RDF4J 是一个处理 RDF 数据的开源框架， 支持语义数据的解析、存储、推理和查询。 能够关联几乎所有RDF存储系统，能够用于访问远程RDF存储。...GraphDB（原OWLIM） 一个可扩展的语义数据存储系统； 包含：三元组存储、推理引擎、查询引擎 支持 RDFS、OWL DLP、OWL Horst、OWL 2 RL 推理 对比 发布者：全栈程序员栈长
RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据 N-Triples，即用多个三元组来表示RDF数据集，是最直观的表示方法。在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。...下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上： org.apache.jena... Jena RDF API 首先，三元组（triple）组成的图称之为Model，这个图里的Node可以是resources(实体）、literals（文本）或者blank...一个三元组，在jena里称之为Statement，一个 statement 包含三部分：: the subject ：实体 the predicate ：属性 the object ： 值 创建Model...model.listStatements遍历statements，返回一个迭代器，使用hasNext判断是否还有数据，通过getSubject，getPredicate，getObject 获取三元组信息
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中...实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。 ---- 1. 知识图谱数据库 既然是要存储三元组数据，那选择什么样的数据库呢？...Apache Jena提供TDB、Rule Reasoner、Fuseki组件，其中TDB是Jena用于存储RDF类型数据的组件，属于存储层面的技术；Rule Reasoner可进行简单规则推理，支持用户进行自定义推理规则...因为知识图谱问答需定义很多推理规则，对可视化没有太多要求，所以我们选择Apache Jena来存储RDF数据。...进入到/apache-jena-fuseki-3.12.0/run/database/文件夹，创建doubankgqainference.ttl文件，配置自定义推理规则，示例如下所示，比如自反规则(p导演了电影
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。...前向和后向规则语法之间的区别仅与混合执行策略相关，请参见下文。 _functor_ 是一个扩展的三元组，用于创建和访问文本值。functorName可以是任何简单的标识符。...C) ] Rule allID说明了functor用于将OWL限制的组件收集到单个数据结构中，然后可以触发进一步的规则 Rule all2 表示一个前向规则，它创建了一个新的后向规则，并且还调用了print...: 包含指定规则,允许规则文件包含RDFS和OWL的预定义规则 完整实例： @prefix pre: jena.hpl.hp.com/prefix#>....我们这里使用jena来实现，可以达到同样的效果。
知识图谱的基本单位，便是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组，这也是知识图谱的核心。...如何存储上面这三类数据类型呢？一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，比较常用的有Jena等。 ?...还有一种方法，就是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。 ? 那你可能会问我了，你不就是一大堆的三元组吗，用关系数据库来存储不也一样嘛。...采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。...但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。 比如在下面这个例子里： ?
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena...答案推理 2.1基于规则的答案推理 获取问句的实体和目标属性之后，便可根据规则模版将传统自然语言问句转换得到SPARQL查询语句，进而从Apache Jena数据库之中推理得到问题答案。...另外，为提高推理的准确率，还可以对《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中所介绍的自定义推理规则进行补充。...然后结合基于模版的答案推理方法，能够将问句转换成SPARQL查询语句，进而在Apache Jena数据库之中推理得到问题答案。但基于规则的答案推理仅能够处理已定义的规则，不能覆盖问句的所有情况。...至此，通过【一、二、三、四（本文）】几篇文章的介绍，我们已经了解如何从豆瓣官网中爬取数据；如何将爬取的数据转换得到可用的三元组数据，并存储至Apache Jena之中；如何利用SPARQL查询语言进行知识检索和答案推理
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