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。
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。
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
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
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。
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。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一):简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
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)
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
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。
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
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。
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。
《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。
SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写,被专门设计用来访问和操作RDF数据,是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组(RDF Data Access Working Group, RDAWG)对其进行了标准化。2008年1月15日,SPARQL正式成为一项W3C推荐标准。
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
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) ?
【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
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法;其次,基于数据内部关系,介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
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。。。。
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。
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。
「数据模型」(Data models)是软件开发中最重要的部分之一,大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的,例如:
Python 3.7 增加了一个标准库 dataclasses,里面有个装饰器叫 dataclass,非常实用,可以大大提升代码的可读性,最重要的是它让你少写很多代码,从而大大节省你的时间,今天就来说说为什么你需要 dataclass。
作为前端,一直以来都知道HTTP劫持与XSS跨站脚本(Cross-site scripting)、CSRF跨站请求伪造(Cross-site request forgery)。但是一直都没有深入研究过,前些日子同事的分享会偶然提及,我也对这一块很感兴趣,便深入研究了一番。 最近用 JavaScript 写了一个组件,可以在前端层面防御部分 HTTP 劫持与 XSS。 当然,防御这些劫持最好的方法还是从后端入手,前端能做的实在太少。而且由于源码的暴露,攻击者很容易绕过我们的防御手段。但是这不代表我们去了解这块
运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。
随着项目越来越大,页面增多,每次需求中修改一个页面的逻辑后,总会引起其他页面文件的hash改变,导致发布文件过多,提心吊胆的发布,而且文件hash的频繁变动,也没有办法很好利用浏览器缓存。那么有没有办法减少文件的修改呢? 下面以一个简单的例子来分析下。
然后用下一个元素覆盖掉当前元素,同理后面的所有元素都需要前移一位,时间复杂度为O(n),当数据量很大时,效率就非常低。
数据无价,相信很多人都深有体会。数码照片、电子文档、工作产出、游戏存档,哪一样都丢不起。
如果只重写了equals方法而没有重写hashCode方法的话,则会违反约定的第二条:相等的对象必须具有相等的散列码(hashCode)
loader 被用于转换某些类型的模块,而插件则可以用于执行范围更广的任务。插件的范围包括,从打包优化和压缩,一直到重新定义环境中的变量。简言之,我们利用 loader 来处理非 js 类型的模块,用 plugin 来简化我们的打包工作。
版本v16之后,对其底层的核心算法进行了重构,引入了底层的新引擎React Fiber(16版本以后的react)
在2020年的时候,白茶分享过<报表设计丨颜色搭配>,很多小伙伴和白茶闲聊的时候都提过,除了色彩搭配这种需要审美的设计,有没有更简单美化报表的方法?答案是:有的!
作者丨陈江捷 1 前言 如何根据一个新的条件来改写一个故事的结局?这个问题的自动解决需要机器具备反事实推理能力,即根据原故事和新条件来想象新的故事结局的能力。故事改写任务的核心问题在于:我们能否只对原始结局进行最少的编辑就能产生一个新的合理的故事结局?更重要的是,我们如何在无监督的情况下想象未来的可能性? 本文介绍了复旦大学、字节跳动人工智能实验室等机构的研究者的最新工作EDUCAT,相关工作已经被AAAI 2022录用 (oral)。EDUCAT采用了基于MCMC采样的文本编辑框架来改写反事实故事结局,并
ArrayList实现了List接口它是一个可调整大小的数组可以用来存放各种形式的数据。并提供了包括CRUD在内的多种方法可以对数据进行操作但是它不是线程安全的,外ArrayList按照插入的顺序来存放数据。
叶子节点就是左右孩子都是空的,但是并不是每一颗树都像上图所示的那样这么规整,有些树树可以只有左孩子没有右孩子的。二叉树的节点一定会大于左节点的值小于右节点的值,每一个节点都要满足,所有每一个节点下面拿出来的树都可以作为一个二叉树。既然有大于等于了,那么这科树的元素一定要有可比较性才可以。
但是在 Git 中有没有办法修改,这是因为针对不同的 Git 网站,我们会使用 Windows 自带的用户管理。
[]: https://blog.csdn.net/qq_46489085/article/details/124933345
内连接实际上就是利用 where 子句对两种表形成的笛卡尔积进行筛选,我们前面学习的查询都是内连接,也是在开发过程中使用的最多的连接查询。
导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面:
注意,这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能,并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点:
前一阵子准备xss的分享。准备一些简单的讲解例子。刚好看到xss.tv上一些demo不错,可以玩玩,简单小记一下。
开发最懊悔的事莫过于:自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题,原来别人在社区或者别的地方早已经给出了更优化的方案。
群聊是多人社交的基本诉求,一个群友在群内发了一条消息,期望做到: (1)在线的群友能第一时间收到消息; (2)离线的群友能在登陆后收到消息; 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度,要远高于单对单消息。 常见的群消息流程如何? 群业务的核心数据结构有两个。 群成员表: t_group_users(group_id, user_id) 画外音:用来描述一个群里有多少成员。 群离线消息表: t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg
linux 下怎样寻找mongodb安装的位置 find / -name mongodb #通用方法,同时返回的比较多的信息,不管有没有权限的 locate mongodb #不推荐 wh
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