此外，形状还可以继承父形状的约束，通过三角形符号定义，表明子形状中的节点需要满足父形状中的所有约束。 ? 给定一个形状和目标节点，我们可以验证节点是否符合形状。...上图中的三元组可以被简写为：wd:Q2887 —wdt:P112→ wd:Q203534 。...Model），其指定了如何在 RDF 图中描述「出处」（provenance）。...在这三种方法中，最灵活的是命名图表示，我们可以将多条边纳入到命名图中以一次性对其添加上下文；最不灵活的则是 「RDF*」，由于缺少边 id，其不允许将不同的上下文组合赋予同一条边。 ?...3.3.4 注解 到目前为止我们已经介绍了几种在图中表示上下文的方法，但还没有涉及如何关于上下文的自动推理技术。
注意，每个 RDF 三元组的结尾是一个英文的句号，用来区分多个三元组。 二、 RDF 的语法示例 下面通过一个例子，演示 RDF 如何定义事物之间的关系。...上面例子中，rdf:type、:name、:member都是谓语。由于这些三元组的主语相同，RDF 允许将它们合并。...上面的代码中，主语相同的三元组采用合并写法时，每个三元组之间使用分号隔开，最后一个三元组采用句号结尾。 其余部分对应的 RDF 三元组如下。 John_Lennon a 艺术家 ....三、SPARQL 查询语言 SPARQL 是 RDF 数据库的查询语言，跟 SQL 的语法很像。它的核心思想是，根据给定的谓语动词，从三元组提取符合条件的主语或宾语。 SPARQL 查询的语法如下。...SELECT WHERE { } 上面代码中，是所要提取主语或宾语，是所要查询的三元组模式
当然知识抽取也就是通过一系列自动化或半自动化的技术手段，从半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系及属性等知识要素。...（Relation Extraction）：定义： 关系抽取是从文本中识别和提取不同实体之间的关系的任务。...这里的RDF本质是一个数据模型，提供了描述实体或资源的统一的标准，简单来说，它就是表示事物的一种方法和手段。从形式上表示为SPO三元组，有时候也可称为一条语句，在知识图谱中代称为一条知识。...，所以资源标识符可以使用Unicode字符R2RML映射R2RML映射是将逻辑表作为输入，然后依据三元组映射规则将其转换成三元组的集合。...逻辑表：一个数据库表、一个数据库视图或SQL查询语句三元组映射：通过主语、谓语、宾语映射产生三元组注意：直接映射方法不能改变RDF的结构或词语，但是如果是R2RML的话，作者可以自定义关系型数据库的视图
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。...一般而言，知识图谱中的原始数据有三种类型 : 结构化数据，例如关系数据库和链接数据 半结构化数据，如 XML、 JSON、 Encyclopedia 非结构化数据，例如图像、音频和视频 我们如何存储上述三种类型的数据...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。...该过程涉及到实体提取、关系提取和属性提取等关键技术，用于从异构数据源中自动提取信息。 实体提取，也称为命名实体识别(NER) ，是指从数据集中自动识别命名实体，如人员、地点或组织的名称。...从文本语料库中提取实体后，得到一系列离散的命名实体。找到名称(实体)很重要，但真正的力量来自于理解它们如何连接。
三元组表存储方案虽然简单明了，但三元组表的行数与知识图谱的边数相等，其最大问题在于将知识图谱查询翻译为 SQL 查询后会产生三元组表的大量自连接操作RDF 数据库系统 3storeundefined图片...RDF 三元组库 Jena属性表既克服了三元组表的自连接问题，又解决了水平表中列数目过多的问题。...对语义推理功能具有较为完善的支持GraphDB商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL支持语义 Web 标准的主流产品, 支持 SAIL 层推理功能BlazeGraph商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL.../ Gremlin基于 RDF 三元组库的图数据库, 实现了 SPARQL 和 GremlinStarDog商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL对 OWL2 推理机制具有良好的支持原生图数据库Neo4j...开源RDF 图 / 分布式存储三元组索引SPARQL基于列存储 Accumulo 的 RDF 三元组库Cypher for Apache Spark开源属性图 / 分布式存储 DataFrameCypher
具体而言，语义网研究人员的方法是创建知识图谱，这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识，并使用 RDF 语言通过三元组链接至其他实体。...确定正确的规则集是一个耗时的手动过程，但这个过程可以用机器学习来自动完成。 但找到正确的图表征将三元组提供给机器学习算法仍然是一个开放的研究领域。...在 Kade 中，作者为文档和三元组创建一个共同的嵌入空间，目的是在不丢失原始嵌入特征的情况下，实现可以对接不同模型（图节点嵌入和文档嵌入）的嵌入策略。...这项工作有着极大的潜力，它可以用从文档中提取出的更多三元组补全知识图谱，因为它在同一个向量空间中既表示三元组也表示文档。 ?...语义网的查询语言是 SPARQL，而数据一般存储在三元组存储中。对于在关系数据库和文档数据库中可以良好运行的查询而言，可能还有一些比 SPARQL 更好的选择。
2.1 三元组表 三元组表 (triple table) 是将知识图谱存储到关系数据库的最简单、最直接的办法, 就是在关系数据库中建立 一张具有 3 列的表, 该表的模式为 triple_table(subject...三元组表存储方案虽然简单明了，但三元组表的行数与知识图谱的边数相等，其最大问题在于将知识图谱查询翻译为 SQL 查询后会产生三元组表的大量自连接操作 RDF 数据库系统 3store 2.2水平表...RDF 三元组库 Jena 属性表既克服了三元组表的自连接问题，又解决了水平表中列数目过多的问题。.../ 三元组索引 SPARQL 支持语义 Web 标准的主流产品, 支持 SAIL 层推理功能 BlazeGraph 商业 RDF 图 / 三元组索引 SPARQL/ Gremlin 基于 RDF 三元组库的图数据库...基于分布式内存键值库的 RDF 三元组库 Apache Rya 开源 RDF 图 / 分布式存储三元组索引 SPARQL 基于列存储 Accumulo 的 RDF 三元组库 Cypher for
此外，它们没有利用目标文本作为建模复杂RDF三元组的附加上下文内容。 为了解决这些问题，论文作者提出通过将图编码器和基于图形的三重编码器进行组合，从而学习RDF三元组的局部信息和全局结构信息。...基于W3C标准，每个RDF数据是由三个元素组成的三元组，形式为（主语，谓语，宾语）。...研究团队提出了一种新的基于图结构的编码器模型，它结合了GCN编码器和GTR-LSTM三重编码器，为RDF三元组的多个视角输入建模，学习RDF三元组的局部和全局结构信息。...他们发现涉及GCN编码器的模型在表达实体之间的正确关系方面时表现更好；目标文本自动编码器和GTR-LSTM编码器在生成与RDF三元组之间的上下文信息相关联的文本方面表现更好。...最近，研究人员已经证明了图神经网络在各种NLP任务中的重要应用，包括神经机器翻译、信息提取、和基于AMR的文本生成。
图谱的主要类型：RDF（资源描述框架）三元组存储：专注于存储和处理基于 RDF 框架的信息，该框架通过三元组（主体、谓语、客体）来表示知识。...一个 RDF 图可以包含众多这样的三元组，从而构建成一个互连的信息网络。资源描述框架（RDF）三元组存储是一种标准化的知识表示数据模型。...此外，RDF 三元组存储采用了一种名为 SPARQL 的标准化查询语言，该语言支持从存储中检索数据。得益于数据表示和查询的标准化，RDF 三元组存储能够与其他遵循 RDF 框架的知识图谱实现互操作。...菱形节点显示了网络中可能存在的额外数据（三元组）。RDF 图的优点：互操作性：RDF 是 W3C 的标准，意味着不同的系统可以理解并交换存储在 RDF 图中的数据。...RDF vs 属性图属性图与大型语言模型（LLM）结合的智能问答属性图和大型语言模型（LLM）是两个强大的工具，可以结合使用，从数据中挖掘出新线索。
因为在发展过程中，我们构造了一个庞大的工业体系，以及如何从各种各样的文档、各种各样的数据里集中编辑、生成知识图谱的一整套工业链。...这里给一个例子，它是非常简单的语言，本质上是三元组，主语、谓语、宾语就是个三元组。比如“我叫鲍婕”，“我”是主语，“是”是谓语，“鲍捷”是宾语。...在 RDF 这个框架下，万事万物各种复杂的关系最后都被拆分成三元组，如果从图形来表示，三元组就是一个主语、一个谓语，中间有一条线一个箭头是宾语，可以把各种各样的模型都分解成这样的三元组。...在关联数据的定义上，他定义了几层什么是好的关联数据：第一是在网上，一颗星；二是机器能够自动读，这就有两颗星；三是尽可能用一个公有的格式，不要是某个公司私有的，这样能够促进公开交换，做到这点就有三颗星；因为是...Q：请问语义定义如果是关系，但是语义类的相交并不代表语义中包含实体的属性全包含，该如何区分呢？
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。...三元组是知识图谱中 知识表示的基本单位，简称SPO ，三元组被用来表示 实体与实体之间的关系,或者实体的某个属性的属性值是什么 。...从内容上看三元组的结构为 “ 资源-属性-属性值 ” ，资源 实体由URI表示 ，属性值可以是另一个资源实体的URI，也可以是某种数据类型的值,也称为literals（字面量）。...在三元组模型中， 主体、客体可以是通过URI引用的资源 ，这些URI是 独立于RDF文档中的符号存在的，唯一表示了存在于这个世界的某个资源 ，也即 代表了对象本身而不仅仅是符号 ，如此RDF就表达出了符号和对象之间的关系...下面是w3c上RDF定义文档中的一部分内容，定义文档本身就采用了三元组来描述RDF中的专用词汇，因此可以用Turtle的形式展示出来： @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999
RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据，或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。...最后，我将 Auburn 标识符从日语 DBpedia 语言上下文连接到英语上下文。此刻，所有这 4 个名称彼此等同。其中任何一个名称指定为主题的三元组现在对它们都是正确的。 清单 1....一些数据以 RDF 格式原生地存储在文件中，一些存储在 3 个三元组存储中，一些存储在关系数据库中并根据需要表达为 RDF。Linked Data 技术的使用通常不会增加信息来源的负担。...到 2014 年，570 个代表着数十亿个 RDF 三元组的数据集建立了连接。可在 图 2 中看到截至 2014 年的 LOD 云图的摘要。在启用了 SVG 的浏览器中查看 交互式版本 会更有趣。...这是一个强大的查询，能够将从 Wikipedia 自动提取的数据集中到一起。可以在 此处 看到结果。 现在更改查询中的一个简单的东西。
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。...从内容上看三元组的结构为 “资源-属性-属性值” ，资源实体由URI表示，属性值可以是另一个资源实体的URI，也可以是某种数据类型的值,也称为literals（字面量）。...让我们看看下面这个RDF三元组的例子，比如“这个网页的作者是Ora”这句话，转化为三元组就是 （网页，作者，Ora），用图形表示就是： ?...在三元组模型中，主体、客体可以是通过URI引用的资源，这些URI是独立于RDF文档中的符号存在的，唯一表示了存在于这个世界的某个资源，也即代表了对象本身而不仅仅是符号，如此RDF就表达出了符号和对象之间的关系...下面是w3c上RDF定义文档中的一部分内容，定义文档本身就采用了三元组来描述RDF中的专用词汇，因此可以用Turtle的形式展示出来： @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999
DBpedia采用了RDF语义框架描述，DBpedia与Freebase、OpenCyc、BioRDF等其他数据集也建立了实体映射关系，目前拥有127种语言的超过2800万个实体与30亿个RDF三元组。...根据抽样评测，RDF三元组的正确率达到88%[1]。 2....它的基本理念是给定少量初始样本（少量概念、实体类型、关系），利用机器学习方法自动从互联网学习和抽取新的知识，目前NELL已经抽取了400多万条高置信度的三元组知识。...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]。
那么，在语义网中，如何实现知识的表示的呢？目前，语义网中存在三种知识描述体系，包括XML，RDF和OWL，他们定义了互联网中知识表示的形式。...Frame） 资源描述框架（RDF）也是W3C提出的一种语义网描述框架，它假定任何复杂的语义都可以通过若干个三元组的组合来表示，并定义这种三元组的形式为“对象-属性-值”或“主语-谓语-宾语”。...rdf:resource="中国香港"> 总的来说，OWL也是基于三元组的方式来描述知识，相比于RDF，OWL更为规范，功能更强。...3 知识图谱中的知识表示 知识图谱中的知识表示方法，总体来是，就是以本体为核心，以RDF的三元组模式为基础框架，但更多的体现实体、类别、属性、关系等多颗粒度多层次的语义关系。...在知识图谱中，如何有效表示现实世界中的知识，就是知识表示的内容。知识表示的研究由来已久，在如今的知识图谱领域，基于语义网的框架（三元组）来表示知识。
主谓宾 单词的连接符有 _, ., :, - 三元组 与 语义网 与 图模型 面向对象 的组成对应关系 “资源描述框架”的“数据模型”（外语：RDF Data Model）提供了一个简单但功能强大的模型...模型定义为： 它包含一系列的节点 N； 它包含一系列属性类 P； 每一属性都有一定的取值V； 模型是一个三元组：{节点，属性类，节点或原始值V}； 每一个“数据模型”（外语：Data Model） 可以看成是由节点和弧构成的有向图...由资源节点、属性类和属性值组成的一个三元组叫做RDF Statement （或RDF陈述）。在模型中，陈述既可以作为资源节点，同时也可以作为值节点出现，所以一个模型中的节点有时不止一个。...RDF Schema 定义了 三个核心类：rdf:Resource、rdfs:Property、rdfs:Class； 五个核心属性：rdf:type、rdfs:subClassOf、rdfs:seeAlso...RDF Syntax构造了一个完整的语法体系以利于计算机的自动处理，它以XML为其宿主语言，通过XML语法实现对各种元数据的集成。
知识抽取 定义：知识抽取是从非结构化或半结构化数据源（如文本、图像或音频）中自动提取有价值的知识信息，并加入到知识图谱中。...RDF：一种知识图谱的表示方法 定义：Resource Description Framework (RDF) 是一种标准的知识图谱表示方法，采用三元组的形式来描述知识中的实体和关系。...例子： 一个RDF三元组可以表示为： (巴黎, 是, 法国的首都) Python代码： # 一个简单的RDF三元组表示 triplet = ('巴黎', '是', '法国的首都') print(triplet...知识图谱获取与构建 知识图谱的获取与构建是知识图谱研究的核心部分，关注如何从各种数据源中自动或半自动提取、整合知识，并形成结构化的知识图谱。...知识抽取 定义：知识抽取是从非结构化或半结构化数据中自动识别和提取实体、关系和事件的过程。 例子：从一篇介绍史蒂夫·乔布斯的文章中抽取“史蒂夫·乔布斯是Apple的创始人”这一信息。
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.add(shb, control, rczg); 上图所示的图谱，包含如下的三元组： finance :孙宏斌 finance :control finance :融创中国 finance...RDFS推理机 InfModel inf_rdfs = ModelFactory.createRDFSModel(myMod); • 上下位推理 通过listStatements来获取是否有满足条件的三元组
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...2）构建实体词表，从问句中提取词表中所包含的实体。 第一种深度学习方法，能够预测得到训练数据中未出现过的电影名称，预测准确率保持在90%以上。...这里我们以TransE(https://www.utc.fr/~bordesan/dokuwiki/_media/en/transe_nips13.pdf)为例进行解释，知识图谱中三元组向量化后可以表示为...TransE训练代码可以从thunlp/OpenKE(https://github.com/thunlp/OpenKE)获取，训练数据可以从已爬取的豆瓣数据中抽取，训练完成后便可结合问句理解模块进行答案预测...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
其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。 下面给出了一个KBQA的Demo。...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。...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。
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