他使用的查询语言主要是Cypher、Gremlin和Sparql三种，这里我们专注介绍Sparql，本文主要是介绍如何一步步优化，达到我们的目标。...，并且需要实时的与wikipedia同步，因此选择wikidata，那么接下来我们就看看如何一步步实践在wikidata上利用sparql语法查询到我们需要的内容。...wikidata实践以及优化策略 所有的语言或者db都应该从最简单的方式入手学习，所以从最简单的“hello world”入手，当然这里不是真实的hello world，这里只是一个最简单的实践例子。...“hello world” 现在我们希望使用wikidata查询江西有哪些包含行政区域实体，那么可以组成以下语法，具体如何构建的我们一步步来分析。 SELECT ?...大小写命名扩充 由于名字的原因在英文大小写上有区分，而sparql在大小写上是敏感的，如果单纯的使用全局匹配，然后filter的方式，查询相当慢，慢的无法使用导致超时。
【导读】维基数据（Wikidata）是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库，本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作，以便大家对维基数据有更深入的了解。...德国（主语）是（谓语）欧盟（宾语）的成员。 你可以拿出各种陈述来描述上面的图表。 这是SPARQL的一大优势。 不限于关系数据库的特定结构，并且可以轻松添加新信息。 如何查询维基数据中的数据？...---- ---- 要从维基数据中获取数据，只需使用三元组（如上所述）来编写SPARQL查询。 请注意，我们使用特定的标识符来定义正确的关系和项目： SELECT ?...使用Wikidata查询服务作为端点为我们提供了以下结果： https://query.wikidata.org/ 现在，我们只能获得成员国的标识码。...如何获得正确的标识符？ ---- ---- 对于所有查询，正确确定的项目和关系是至关重要的。 为此，Wikidata使用特定的标识符。
，本文提出了一种新的基于知识的对话生成模型，该模型将问题表示和知识匹配从知识库问答任务中转移出来，以促进对话生成过程中的话语理解和事实知识的选择。...高质量的数据集包括1,500个复杂程度不同的俄语问题，英语机器翻译，对Wikidata的SPARQL查询，参考答案以及包含带有俄语标签的实体Wikidata样本（三元组）。...这类任务将一个自然语言问题映射到一个可执行的表单，例如SPARQL，这样就可以从给定的知识库中提取答案。...到目前为止，提出的大多数解决方案是单语的，且并依赖一组硬编码规则来解释问题，最后将它们映射到SPARQL查询中。...本文方法学会了将通用语法依赖表示映射到基于DUDES的语言无关逻辑形式，然后将DUDES映射到SPARQL查询。我们的模型建立在因子图上，依赖于从关系图中提取的特征和相应的语义表示。
从2000年运行到2006年的DAML项目，目标是开发一种语义 Web 语言和相应的工具。...例如，大型数据提供者通常只提供基于SPARQL的查询接口，或者使用RDF进行内部数据组织，但只通过Web 页面向外部提供服务。...随着时间的推移，关联数据开放云中 RDF 图的数量 其中最著名和最常用的关联数据集是 DBpedia，这是从 Wikipedia (以及最近的 Wikidata)中提取的关联数据集。...例如，许多其他wikimedia包括维基百科，使用Wikidata提供一些信息，然后呈现给人类读者。...其中一个不同之处在于开放性: 正如关联开放数据这个术语从一开始就暗示的那样，语义网社区的关联数据工作大多以开放共享数据为其目标之一，这意味着关联数据大多可以免费下载，或者由支持SPARQL的服务提供，并且重要的是在社区中使用非限制性许可
Oxigraph - 实现了SPARQL标准的图数据库 Oxigraph is a graph database implementing the SPARQL standard....Official website: https://github.com/oxigraph/oxigraph Oxigraph是一个实现了SPARQL标准的图数据库。...Oxigraph目前正在重度活跃的开发中，很多SPARQL的查询评估还没有经过优化。...Oxigraph的组件： lib python js server wikibase 安装和使用： 需要最新的稳定版本的Rust和Cargo安装 同时也需要clang编译RockDB。...Book：Veloren手册，大量关于veloren的重要资料，包括如何编译程序软件，如何分发发布等信息。 Future Plans，这里可以找到Veloren的开发路线和最近研发团队的主要工作。
维基百科有一个姐妹项目，叫做"维基数据"（Wikidata）。你可以从维基百科左侧边栏点进去。 ? "维基数据"将维基百科的所有数据，整理成一个可以机器处理的数据库，方便查询。...但是，维基数据不是关系型数据库，而是 RDF 数据库；查询语言不是 SQL，而是 SPARQL。我粗浅地学了一点 RDF 和 SPARQL，本文就是学习笔记，演示如何使用维基数据查询信息。 ?...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。...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。...进入维基数据的在线查询页面 query.wikidata.org ? 在查询框里面，输入下面的 SPARQL 语句。 SELECT ?
整理 | Mr Bear 校对 | 维克多 编辑 | 琰琰 认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...3 可解释的认知推理 图 13：问答系统 我们团队从图灵测试出发，尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。...相较于 SPARQL，我们可以更清楚地知道推理出现了哪些错误。SPARQL 中涉及很多的变量，而我们可以很容易地在序列化执行过程中定位到问题，并对该问题进行修正。...我们希望可以用自然语言问答 Wikidata 上生成的问题，对于任何存在于 Wikidata 上的知识，我们都可以得到正确的对问题的理解，生成用户想要的答案。
PGQL 默认的图模式匹配查询语义是子图同构, 可使用 ALL 关键字改为子图同态. 4. SPARQL 中只有当使用 * 运算使得属性路径查询无法等价写为 CGP 时才使用集合语义. 5....缺点: (1) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个，在关系数据库中维护如此规模的表需要花费很大开销...社区版与企业版的差异 整体上来说，社区版比企业版少一些可视化以及图算法 测试硬件环境 性能对比 我们使用不同量级的图从入库时间，一度好友查询，二度好友查询，共同好友查询几个方面进行了对比，结果如下： 可以看到在导入性能上...查询语言对比 从查询语句的角度出发，Gremlin 比较复杂，nGQL 和 Cypher 比较简练，从可读性角度出发，nGQL 比较类 SQL 化，比较符合大家的使用习惯。...在比较了多款业内主要使用的开源数据库后，我们从性能，学习成本和与业务的贴合程度多个角度考虑，最终选择了性能出众，上手简单，能大幅提高业务效率的 Nebula Graph 图数据库。
在本文中，我们提出了一个回答常识问题的文本推理框架，该框架有效地利用外部的、结构化的常识知识图来执行可解释的推理。该框架首先将一个问答对从语义空间建立到基于知识的符号空间，作为外部知识图的相关子图。...该框架使用一个名为KagNet的新型知识感知图网络模块来表示模式图，并最终使用图表示对答案进行评分。我们的模型基于图卷积网络和LSTMs，并带有基于路径的分层注意机制。...本文研究了神经机器翻译范式在问题解析中的应用，使用一个序列到序列的模型来学习SPARQL图查询语言中的图模式及其组成。...此外，由于我们使用注意机制，我们的方法比其他基线提供更好的可解释性。 ?...我们使用Wikidata知识库和可用的回答问题数据集来为问答数据的实体链接创建基准。在这个数据上，我们的方法比以前的最先进的系统表现更好，最终的分数平均提高了8%。 ? ?
这个相互关联的概念网络形成了我们的知识。 智慧是我们对世界的理解的另一个层次，它代表了元知识，例如。关于如何以及何时使用知识的一些概念。...然而，在一些领域，仍然有显着的努力来维护本体和知识库。值得注意的几个项目： WikiData是与维基百科相关的机器可读知识库的集合。...大部分数据都是从Wikipedia InfoBoxes中挖掘出来的，这是维基百科页面中的结构化内容。您可以使用SPARQL查询维基数据，SPARQL是一种用于语义Web的特殊查询语言。...eyeColorLabel DBpedia是另一个类似于WikiData的工作。 如果你想尝试构建自己的本体，或者打开现有的本体，有一个很棒的可视化本体编辑器叫做Protégé。下载或在线使用。...然而，也可以从非结构化数据（例如，从自然语言文本）中挖掘本体。 微软研究院曾做过这样一个尝试，并导致了微软概念图。 它是使用继承关系组合在一起的实体的大型集合 is-a 。它允许回答诸如“什么是微软？
它的名称来源于它所使用的技术—— GPT-3 架构，即生成式语言模型的第 3 代。...目前关于 ChatGPT 的文章不算多，我比较关注的是，请求 ChatGPT 写一段代码，会是怎样的结果？ 先让 AI 写一个入门的 python 程序吧！ 效果还不错，上点难度如何？...实际上，如果代码是使用高度受规则约束的语言（如查询语言），它可以做得很好。比如为 Wikidata 构建 SPARQL 查询（如果 Wikipedia 的知识图谱没有深入了解，很难编写。）...比如 ChatGPT 使用的是 2021 年之前的数据，也就是两年前的进行训练，这样如果你问及这两年内发生的事情，它就不知道。...从目前的测试的情况来看，没有理由相信 AI 真正具有思想，最多是对现有知识的一个汇总和总结。
PGQL 默认的图模式匹配查询语义是子图同构, 可使用 ALL 关键字改为子图同态. 4. SPARQL 中只有当使用 * 运算使得属性路径查询无法等价写为 CGP 时才使用集合语义. 5..../ VS * 树SPARQL科研原型系统, 原生图存储, 使用了基于位串图存储技术Virtuoso商业 / 开源RDF 图 / 多模型混合SPARQL/ SQL语义 Web 项目常用的 RDF 数据库,...社区版与企业版的差异整体上来说，社区版比企业版少一些可视化以及图算法测试硬件环境性能对比我们使用不同量级的图从入库时间，一度好友查询，二度好友查询，共同好友查询几个方面进行了对比，结果如下：可以看到在导入性能上...查询语言对比从查询语句的角度出发，Gremlin 比较复杂，nGQL 和 Cypher 比较简练，从可读性角度出发，nGQL 比较类 SQL 化，比较符合大家的使用习惯。...在比较了多款业内主要使用的开源数据库后，我们从性能，学习成本和与业务的贴合程度多个角度考虑，最终选择了性能出众，上手简单，能大幅提高业务效率的 Nebula Graph 图数据库。
，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。...、利用SPARQL从Apache Jena中进行知识检索。...SPARQL知识检索 数据存储成功之后，便能够通过SPARQL检索语言从Apache Jena数据库之中进行检索答案。比如查询流浪地球的主演有哪些？，翻译成SPARQL检索语言如下所示。...但难点问题是如何将自然语言问句转换得到SPARQL查询语句？ 4.总结 本篇文章介绍了常用两种图数据库的特点，并选用Apache Jena数据库作为知识存储。...同时，介绍了如何将RDF类型数据转换成Apache Jena所需的tdb类型数据，如何配置Apache Fuseki引擎，如何利用SPARQL查询语句进行知识检索。
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...本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。...---- 上篇文章讲到利用SPARQL语句能够从Apache Jena数据库之中检索得到问题答案，那么如果想要构建电影知识图谱问答系统，亟需解决的问题就是如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句。...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。...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
从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者 前言 在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。...其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？ 正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带?...同时最好是有一定的 Kafka 使用经验，知晓基本的用法。 简单的消息发送 在分析之前先看一个简单的消息发送是怎么样的。 以下代码基于 SpringBoot 构建。...上图是几个使用的体现。 retries retries 该参数主要是来做重试使用，当发生一些网络抖动都会造成重试。 这个参数也就是限制重试次数。 但也有一些其他问题。...获取发送者时可以按照默认的分区策略使用轮询的方式获取（保证使用均匀）。 这样在大量、频繁的消息发送场景中可以提高发送效率减轻单个 producer 的压力。
在使用Nacos作为统一配置中心的时候，项目中使用@Value注解从Nacos获取值，一直报错Could not resolve placeholder 'blog.website' in value...总结：Spring boot和Nacos整合，使用Nacos作为统一配置中心的时候，当@Value不识别错误检查以下三个地方：1：查看@Vaule${}中的key值是否是争取的。...但是在@Value中是blog.website2：查看bootstrap.yml的dataId和Nacos配置中的名字是否一致：3：检查namespace是否在同一个如果没有写，Nacos的默认namespace...注意看是否有多个命名空间，每个命名空间是独立的，叫做环境隔离，不同的命名空间下的服务互相不可见。...我不小心把nacos的yml创建在了dev的命名空间下，而我的服务默认是在public下，两者之间没有关联，所以报错了，改过来就解决了！
本文公众号来源：crossoverJie 作者：crossoverJie 本文已收录至我的GitHub 前言 其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？...正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带?(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。...这样在路由时会判断是否有指定，有就直接使用该分区。 ? 这种一般在特殊场景下会使用。 自定义路由策略 ?...上图是几个使用的体现。 retries retries 该参数主要是来做重试使用，当发生一些网络抖动都会造成重试。 这个参数也就是限制重试次数。 但也有一些其他问题。...获取发送者时可以按照默认的分区策略使用轮询的方式获取（保证使用均匀）。 这样在大量、频繁的消息发送场景中可以提高发送效率减轻单个 producer 的压力。
前言 在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。 其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？...正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。...同时最好是有一定的 Kafka 使用经验，知晓基本的用法。 简单的消息发送 在分析之前先看一个简单的消息发送是怎么样的。 以下代码基于 SpringBoot 构建。...上图是几个使用的体现。 retries retries 该参数主要是来做重试使用，当发生一些网络抖动都会造成重试。 这个参数也就是限制重试次数。 但也有一些其他问题。...获取发送者时可以按照默认的分区策略使用轮询的方式获取（保证使用均匀）。 这样在大量、频繁的消息发送场景中可以提高发送效率减轻单个 producer 的压力。
服务器的安全性不仅仅是服务器提供商提供安全性保障，也是要使用者自身提高安全意识的！ 在购买了一个服务器后，如何才能较安全的使用服务器呢？ 1）提高密码的复杂度！...弱密码示例：Qq123456、qazQAZ123、1q2w3e4r、1234567890qaz等键盘连续字符组成的弱密码，此种密码对应的服务器，非常非常非常容易被入侵！.../]的特殊符号 也可使用这个工具生成复杂密码：https://www.w3cschool.cn/tools/index?.../document/product/213/18197#typical 3）对于linux服务器，使用普通用户登录服务器，不要使用root超级用户进行远程登录，权限太大、风险太高，创建普通用户登录，登录成功后...，“所有的鸡蛋不能放到一个框中” 6）定期做快照和镜像，在遇到问题时，可以快速使用之前制作的镜像和快照进行恢复 https://console.cloud.tencent.com/cvm/index
从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答上篇：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学 效果展示： 图片 首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法...1.数据准备 实践篇使用的数据是与电影相关的。...图片 其实区分数据属性和对象属性还有一个很直观的方法，我们观察其 "range"，取值范围即可。对象属性的取值范围是类，而数据属性的取值范围则是字面量，如下图。...小结总结 这篇文章简单地介绍了如何利用 D2RQ 开启 SPARQL endpoint 服务和两种进行交互的方式。...接下来的实践篇我们将介绍如何利用 Apache Jena，创建基于显式 RDF 数据的 SPARQL endpoint；并展示，在加入推理机后，对数据进行本体推理我们可以得到额外的信息。
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