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知识图谱入门（二）

这时我们可以使用「局部封闭世界假设」（LCWA），其介于 OWA 和 CWA 之间，假定数据图的部分内容是完整的。 3.1.2 验证模式 当用图来表示大规模的不完整数据时，开放世界假设是最合适的选择。...定义一个验证模式的标准方法是使用「形状」（shapes）。形状以数据图中的节点集合为「目标」，并对这些节点指定「约束」（constraint）。...将每个部分的节点合并，并保留相应的边后，就可以得到如下图所示的商图。注意边 X —y→ Z 存在于商图中当且仅当存在 和 以及数据图中存在 x —y→ z 。 ?...给定一个没有反转的路径表达式 和两张双拟图， 会在一张图中匹配到一个路径当且仅当其在另一张图中匹配到对应的路径。 ? 本质上看，商图就是将数据图总结为一个更高层次的拓扑结构。...PID 的代表案例有：用于论文的 DOI、用于作者的 ORCID 和用于书籍的 ISBN。 ? 在语义网络中，RDF 数据模型推荐使用全局网络标识符来标记节点和边标签。

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    在美国国会图书馆标题表的SKOS上运行Apache Spark GraphX算法

    我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...在GraphX数据结构中存储RDF 首先，正如我在前面的博客中提到的，GraphX开发目前意味着使用Scala编程语言进行代码编写，所以我一直在学习Scala。...，但尽管我也使用Scala，但我的主要关注点是在Spark GraphX数据结构中存储RDF，特别是在Scala中。...在GraphX图中存储RDF的第一步显然是将谓词存储在边RDD，并将顶点RDD中的主体和资源对象以及文字属性作为这些RDD中的额外信息，如（名称，角色)对和Spark网站的Example Property...遍历结果时，它使用它们加载一个哈希映射，这个映射带有连接组件的每个子图的列表。

    1.9K70

    DDIA 读书分享 第二章：数据模型和查询语言

    作为数据库系统开发者，你需要将上述数据模型组织为内存中、硬盘中或者网络中的字节（Bytes） 流，并提供多种操作数据集合的方法。...支持动态增加字段 强 schema，修改 schema 代价很大 访问局部性 一次性访问整个文档，较优只访问文档一部分，较差 分散在多个表中 一次性访问整个文档，较优 只访问文档一部分，较差 分散在多个表中...当描述的目标变得复杂时，声明式表达能力不够。 实现命令式的语言往往不会和声明式那么泾渭分明，通过合理抽象，通过一些编程范式（函数式），可以让代码兼顾表达力和清晰性。...当然，一个简化的方法是可以在文件头声明一个公共前缀。...只能使用路径查询 有序性 点和边都是无序的 记录的孩子们是有序集合，在插入时需要考虑维持有序的开销 查询语言 即可命令式，也可以声明式 命令式的 查询语言前驱：Datalog 有点像 triple-store

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    知识推理

    OWL本体推理:不一致性检测  OWL本体非标准推理:计算辩解   本体推理方法与工具介绍  基于Tableaux运算的方法  ​  Tableaux运算的正确性  相关工具简介  ​ 基于逻辑编程改写的方法...  相关工具介绍  ​ RDFox实践  ​  基于一阶查询重写的方法  ​ 相关工具介绍  基于产生式规则的方法  ​ 产生式规则推理用于辅助证券交易  相关工具介绍   实践展示: 使用Jena进行知识推理...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...R I   描述逻辑语义   解释I是知识库K的模型,当且仅当I是K中每个公理或者断言的模型   若一个知识库K有一个模型,则称K是可满足的   若断言σ对于K的每个模型都是满足的,则称K逻辑蕴含...  冲突解决   从被触发的多条规则中选择一条   常见策略   随机选择 在推理的场景下,被触发的多条规则可全被执行   从被触发的规则中随机选择一条执行   具体性 (specificity

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    知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg）

    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....CRUD 分别代表 CREATE 创建、READ 读取、UPDATE 更新和 DELETE 删除 1.2.知识图谱存储方式 关系型存储 存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时...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...SW-Store 优点: (1) 谓语表仅存储出现在 知识图谱中的三元组, 解决了空值问题; (2) 一个主语的一对多联系或多值属性存储在谓语表的多行中, 解决了 多值问题; (3) 每个谓语表都按主语列的值进行排序...缺点: (1) 虽然部分缓解了三元组表的单表自连接问题, 但需要花费 6 倍的存 储空间开销、索引维护代价和数据更新时的一致性维护代价, 随着知识图谱规模的增大, 该问题会愈加突出; (2) 当知识图谱查询变得复杂时

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    # 知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaG

    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....CRUD 分别代表 CREATE 创建、READ 读取、UPDATE 更新和 DELETE 删除1.2.知识图谱存储方式关系型存储存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时...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...，为每种谓语建立一张两列的表(subject,object), 表中存放知识图谱中由该谓语连接的主语和宾 语, 表的总数量即知识图谱中不同谓语的数量.SW-Store优点:(1) 谓语表仅存储出现在 知识图谱中的三元组....缺点:(1) 虽然部分缓解了三元组表的单表自连接问题, 但需要花费 6 倍的存 储空间开销、索引维护代价和数据更新时的一致性维护代价, 随着知识图谱规模的增大, 该问题会愈加突出;(2) 当知识图谱查询变得复杂时

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    电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据

    语义网络, 语义网, 链接数据, 知识图谱是什么。 RDF, RDFS, OWL, Protege, 本体构建。 MySQL数据库, pymysql。...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。...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。...下面我们使用D2RQ工具将RDB数据转换到RDF形式。.../XML-ABBREV, N3, N-TRIPLE，N-TRIPLE是默认的输出格式。

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    从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学

    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...在实际应用中我们很少用到这种方法，尽管它是最便捷的方式。详细的解释和示例，请参考 W3C 的官方文档 (A Direct Mapping of Relational Data to RDF)。...当对外提供服务，查询操作比较频繁的情况下，最好是将 RDB 的数据直接转为 RDF，会节省很多 SPARQL 到 SQL 的转换时间。...该命令的其他参数及使用方式请参考文档。 根据我们的 mysql 数据库生成的默认 mapping 文件： #部分展示 @prefix map: . @prefix db: ....其支持导出的 RDF 格式有 “TURTLE”, “RDF/XML”, “RDF/XML-ABBREV”, “N3”, 和“N-TRIPLE”。“N-TRIPLE” 是默认的输出格式。

    78011

    知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

    实体关系知识图谱：构建《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱 知识存储 尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别使用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言...每个人的历史信息记录着其与其他实体之间交互的信息，我们可以利用它来构建我们垂直领域内的关系抽取数据集 标注工具：精灵标注助手^8 构建方法：自底向上构建，在构建过程中逐步构建整个图谱的schema 数据标注格式...图上的导航式查询.下面使用图 2 所示的电影知识图谱 RDF 图,通过示例介绍 SPARQL 语言的基本功能. ^10 下面给出了使用SPARQL在我们构建的数据库上进行查询的示例 查询前五个角色的身高...数据转换&标注统计 在这部分，我们需要完成以下三部分内容： 将我们的标注结果转换为deepke所接收的格式 为了保证关系分布均匀，将数据随机打乱 完成训练集、测试集、验证集的划分，目前按 7:2:1进行划分...查询示例 运行 python query_main.py 就可以开始进行QA过程 cd vivirecard-KB_query python query_main.py 直接输入问题，按回车后就会返回答案；当系统中没有对应知识时

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    知识图谱学习笔记（1）

    知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型...它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。 ?...RDF序列化方法 RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。...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。...查询语言很好理解，就像SQL用于查询关系数据库中的数据，XQuery用于查询XML数据，SPARQL用于查询RDF数据。

    4.3K50

    知识图谱学习笔记（1）

    知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型...它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。 ?...RDF序列化方法 RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。...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。...查询语言很好理解，就像SQL用于查询关系数据库中的数据，XQuery用于查询XML数据，SPARQL用于查询RDF数据。

    3.5K01

    标题：基于 Google Gemini 和知识图谱实现的 QA 系统

    知识图谱是什么知识图谱是一种图形化的知识表示方法，它将相关联的概念、事物及其关系描绘成一个网络。它涵盖了现实世界中的实体，如物体、人物、地点和事件。...知识图谱的核心通常依赖图数据库，图数据库专注于通过存储离散的信息片段及其之间的关联来管理数据。知识图谱的核心组成部分包括：**实体**是现实世界中的事物或概念，包括人、地点、活动和思想总结。...在图型表达中，这是一种可视化数据集之间关系的方式，实体在图中表示为节点。...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。

    19010

    因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一）

    在本例中，我们的研究问题是估计当消费者在预定酒店时，为其分配一间与之前预定过的房间不同的房间对消费者取消当前预定的影响。...因果效应即干预发生一个单位的改变时，结果变化的程度。下面我们将使用因果图的属性来识别因果效应的估计量。...，那么这些W变量都会直接影响T/Y； 前门准则，案例中没有，如果有，则说明存在变量是，T -> Z -> Y，是在T-Y的前门路径上，会起到“中介”的效果 2.5 步骤三：估计因果效应 因果效应即干预进行单位改变时结果的变化程度...因此，根据估计阶段的结果，我们得出结论：当消费者在预定房间时，为其分配之前预定过的房间（ different_room_assigned = 0 ）所导致的平均预定取消概率（ is_canceled ）...（需要指定估计方法与估计目标），最后对估计的结果进行鲁棒性测试以验证假设的正确性，即可得出较为合理的因果关系推论。

    2.9K30

    大厂技术实现 | 爱奇艺文娱知识图谱的构建与应用实践 @自然语言处理系列

    图片RDF由一系列三元组（triple）模型组成，即每一份知识可以被分解为 (Subject(主)，Predicate(谓)，Object(宾))。...一些基础概念的定义（包括RDF/RDFS已有的定义，以及基于RDF / RDFS定义的、供实体类型/属性定义使用的规则定义），该层规则的定义一般在确定后是不可变的。Ontology层（本体定义层）。...为了提高开发效率，将结构化数据的抽取流程进行抽象，并写成统一的框架，利用策略模式将抽取的具体规则用groovy脚本来实现。当扩展新的来源和目标实体类型时，只需实现新的抽取脚本。...对于这类数据的实体挖掘，需要借助自然语言处理的手段（主要是实体识别等服务）。一方面，通过实体链接服务把从文本中抽取得到的实体对象，链接到实体库中对应的正确实体对象，以挖掘文本中关系。...随着视频内容理解和视频知识图谱库的不断完善，未来用户观看视频将像使用文字一样轻松便捷，对于视频搜索、互动的想象空间也在不断清晰。

    1.1K62

    RDF 和 SPARQL 初探：以维基数据为例

    RDF 就是图数据库的一种描述方式，或者说是一种使用协议。它以"三元组"（ triple）的方式，描述事物与事物之间的直接关系。..."三元组"是 RDF 的核心概念，指的是两个事物和它们之间的关系，在语法上呈现为"主语 + 谓语 + 宾语"。 天空是蓝色的。 上面这句话，就是一个 RDF 三元组。"...其中一套是官方谓语，使用前缀rdf表示；另一套是自己定义的，前缀为空，表示这是默认的前缀。...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 ....这时就能看到这些程序员在世界地图上的位置。 ? 这篇教程就到这里为止，维基数据的查询方法还有很多，继续学习可以点击查询页头部的Examples按钮，看看官方提供的示例。 ?

    1.9K10

    中国公司再获KDD两项最佳：松鼠AI拿下图深度学习研讨会最佳论文&最佳学生论文

    大多数先前的方法要么将此任务转换为序列到序列（Seq2Seq）的问题，要么使用基于图形的编码器对RDF三元组进行建模并解码文本序列。但这些方法都不能明确地模拟三元组内和三元组之间的全局和局部结构信息。...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。...实验结果： 研究团队通过实验希望回答几个问题： i）使用什么语法图能让基于图网络的方法表现良好？ ii）通过正确构建的图形输入，Graph2Tree与基线方法相比表现会更好吗？...在数据集JOBS和GEO的比较结果中，研究团队观察到，无论使用何种类型的图形结构，Graph2Tree在基于图形输入生成高质量逻辑形式方面要优于Graph2Seq模型。...相反，当通过某种方法控制或减少输入引起的噪声时，可以显着提高Word Order + 依存数的性能；选择正确的图层时，也可以提高Word Order + 短语结构树的表现。

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    因果推断框架 DoWhy 入门

    1 概述 「因果推断」（causal inference）是基于观察数据进行反事实估计，分析干预与结果之间的因果关系的一门科学。虽然在因果推断领域已经有许多的框架与方法，但大部分方法缺乏稳定的实现。...」（estimate）：使用统计方法对表达式进行估计 「反驳」（refute）：使用各种鲁棒性检查来验证估计的正确性 下图总结了 DoWhy 的整体流程： ?...在本例中，我们的研究问题是估计当消费者在预定酒店时，为其分配一间与之前预定过的房间不同的房间对消费者取消当前预定的影响。...因此，我们需要验证假设的正确性。DoWhy 支持通过各种各样的鲁棒性检查方法来测试假设的正确性。下面进行其中几项测试： 「添加随机混杂因子」。...在实际的操作中，我们可以基于不同的假设（即不同的因果图）应用多种估计方法，以找出接近真实的因果关系。

    5.3K22

    一个实例读懂监督学习：Python监督学习实战

    并使用scikit-learn实现一个KNN分类例子，辅助大家理解。在文末给出了文章中实例代码链接，感兴趣的读者不放自己跑一下。专知内容组编辑整理。 ?...为了达到更高的精度，最好的方法是测试不同的算法，并在每个算法中尝试不同的参数。最好的方法是利用交叉验证。...为了使算法更好，当针对不同的算法时，必须考虑精度、训练时间、线性关系（linearity）、参数个数和特殊情况等因素。...在这个例子中，我们使用从scikit-learn包导入的IRIS数据集。 现在我们进入代码并探索IRIS数据集。 确保你的机器上安装了Python。...这样，所有训练元组都存储在n维空间中。当给定新的样本时，k近邻分类器在n维空间中搜索最接近未知元组的k个训练元组（样本）。这k个训练元组是新样本的k个“最近邻”点。

    3.9K70
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