数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取(中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口),当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等(难度较高、而且不完全适用,依领域而定) 人工非结构化数据抽取(众包标注平台)、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充,可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据(本体对齐) 本体建模 基于protege开源工具(https://protege.stanford
RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。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。
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
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务,但它有两个缺点:
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,并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前,请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
资源描述框架(Resource Description Framework),一种用于描述Web资源的标记语言。使用XML语法和RDF Schema(RDFS)来将元数据描述成为数据模型。
这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP)
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
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之中进行知识检索和答案推理。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。
因csdn语法支持与github不太一样,欢迎访问本文github版:https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master/知识推理机复现.md
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
一切要从一个倒霉项目开始说起,项目要求根据一个构建好的本体文件,通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉,被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技(疯)术(狂)调(百)研(度)之路。。。。
由于工作原因,需要在系统里建立图谱推理功能,因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件,这里记录下学习笔记。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义,但在更复杂的场景下,RDF(S)语义表达能力显得太弱,还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义,类、属性、个体的等价性,不相交类的定义,基数约束,关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体的推荐语言。
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。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》,今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
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。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。
本文是《知识图谱完整项目实战(附源码)》系列博文的第3篇:汽车知识图谱系统架构设计,主要介绍汽车领域知识图谱系统的总体架构设计和关键技术。
基于知识图谱的问答系统,即KBQA。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。
本文接着知识图谱系列–实体链接技术(1)[1]介绍知识推理方法。知识推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论,这些知识和结论满足语义,其具体任务可分为可满足性(satisfiability)、分类(classification)、实例化(materialization)。[2]
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组,近日发布了学术知识图谱AceKG,提供了近100G大小的数据集,为每个实体提供了丰富的属性信息,涵盖权威学术知识,旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址: http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支,由语义网络发展而来,由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景,近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展,受到了业界和学术界
示例:检测实例 Allen 是否在 Woman中? 即:检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ?
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画,因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔,受到世界各地的读者欢迎,截止2019年11月7日,全球销量突破4亿6000万本^1,并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
日前,上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到,Acemap 知识图谱(AceKG)描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息,包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等,数据集将近 100G。 知识图谱(Knowledge Graph)是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数
OWL 是TalkingData公司推出的一款开源分布式监控系统 . 目前使用OWL监控了二十几台服务器,便捷很多 Go语言开发,部署维护简单
网页安全色有216中,但支持颜色名称作为颜色值的只有16种,分别是aqua, black, blue, fuchsia, gray, green, lime, maroon, navy, olive, purple, red, silver, teal, white, yellow。 然而这16种Web自带的标准色看上去是极为「老土」的,几乎没有设计师愿意去使用,在这里为大家分享16 种更好看的 WEB 默认标准色:colors.css,颜色变好看了,而且已有写好的 CSS 样式文件。
Apache Spark在2016年的时候启动了Structured Streaming项目,一个基于Spark SQL的全新流计算引擎Structured Streaming,让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。
A knowledge graph for Chinese cookbook(中式菜谱知识图谱),可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统(KBQA)
接着上一篇《Spark Streaming快速入门系列(7)》,这算是Spark的终结篇了,从Spark的入门到现在的Structured Streaming,相信很多人学完之后,应该对Spark摸索的差不多了,Spark是一个很重要的技术点,希望我的文章能给大家带来帮助。
最近有点忙hhh,所以文章都不够完善就没更新(都是写的杂七杂八的没啥营养,可以在我的语雀里看),因为有个同学问我SSL证书怎么部署,想着这一周还没发过博客,就写一篇教程吧,假装有更新了。
本篇博客,博主为大家带来的是关于Structured Streaming从入门到实战的一个攻略,希望感兴趣的朋友多多点赞支持!!
连续处理(Continuous Processing)是“真正”的流处理,通过运行一个long-running的operator用来处理数据。
在 Android 样式系统系列的前几篇文章中,我们介绍了主题背景与样式的区别,以及为什么说通过主题背景和公共主题背景属性来分解您要实现的内容是一个不错的主意,请点击链接回顾:
本文将介绍如何通过 Protege 构建 OWL 本体,文中使用的软件版本为 mac 上的 protege 5.5.0 桌面版。
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,查询性能明显下降
miniGPT-4的热度至今未减,距离LLaVA的推出也不到半个月,而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型,它的名字叫mPLUG-Owl。
原创性研究,在国内外同类研究现状的基础上,提出自己独有的创新性理论、观点、方法或技术。
在SparkStreaming中窗口统计分析:Window Operation(设置窗口大小WindowInterval和滑动大小SlideInterval),按照Streaming 流式应用接收数据的时间进行窗口设计的,其实是不符合实际应用场景的。
博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert
点击关注公众号,Java干货及时送达 Log4j 2.x 再爆雷 最近沸沸扬扬的 Log4j2 漏洞门事件炒得热火朝天,历经多次版本升级。。。 最新的版本为 Log4j 2.16.0,很多人以为 Log4j 2.16.0 只是默认禁用 JNDI 功能和移除消息的 Lookups 功能,只要自己不乱用升不升都无所谓,觉得这个版本不是必须的,以为只升级到 2.15.0 就万事大吉了,非也! 栈长又看到了最新 Log4j 核弹级漏洞动态: 关于 Log4j 2.x,现在强烈建议大家升级到 2.16.0 !!!
作为人类,我们可以基于图 1 推断出一些新的信息,例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下,给定图中的数据作为「前提」(premise),加上一些关于世界的通用规则作为「先验」(priori),我们就可以进行演绎来推导出新的数据,了解多比给定数据更多的信息。这些前提和先验一般被多人共享,构成了所谓的「常识知识」(commonsense knowledge);与之相反,某些信息只在一定范围内被一些专家共享,构成了所谓的「领域知识」(domain knowledge),也可以理解为只有部分人掌握的专业性知识。
8月18日,我们完成了企业数据云的愿景,即通过Cloudera 数据平台私有云( CDP 私有云) 的全面可用带来真正的混合云体验。基于Kubernetes(RedHat OpenShift)的CDP私有云将云原生的速度/简单性和经济性扩展到了本地环境,从而使连接的数据生命周期扩展到了本地环境,使IT能够更快地响应业务需求并提供坚如磐石的服务水平,这样人们就可以提高数据生产力。
经作者授权后翻译成中文,原文链接:https://levelup.gitconnected.com/7-vs-code-extensions-that-make-you-want-to-keep-coding-forever-f205e597ae34。
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章,希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
一直以来,都想要阅读某些Java开源项目的源代码,甚至想要修改某些代码,实现对开源项目进行二次开发的目的。但总是不知从何入手,直接将开源项目的源代码导入Eclipse,总是会报很多错误,而无法编译。
今天偶然看到了 VSCode 官方发布了一条激动人心的 Twitter,vscode.dev[1] 域名上线了!
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