转载自：丁香园大数据 前言 医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。...医疗知识图谱的构建不仅在于使用知识，完成数据的结构化，同时也需要赋予结构化数据在丁香园团队的搜索，问答，推荐场景的可计算能力。我们希望能构建高质量的医疗知识图谱，为各个业务场景赋能。...为了获取更多的图谱结构特征和图谱中的先验知识，近几年，大多研究集中于利用图神经网络解决远监督关系抽取任务。...目前无论是哪一种关系抽取模型，我们除了在细节结构上整合各种策略，也会将BERT，和已有医疗知识图谱的表示学习模块加入到模型中，目的就是更好的抽取医疗实体关系，构建更高质量的医疗知识图谱。...但是这种方法在医疗领域数据上有一定的弊端，因为医疗知识图谱不同于常识性知识图谱，它对于信息的质量有着很高的要求，对信息噪音的容错性也较低。
知识抽取的概念 知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示： ?...同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对，因此很难发现新的关系。 ...时间抽取任务最基础的部分包括： - 识别事件触发词及事件类型 - 抽取事件元素同时判断其角色 - 抽出描述事件的词组或句子 此外，事件抽取任务还包括： - 事件属性标注 - 事件共指消解 对于事件抽取，...(attribute classifier） 判定事件的属性 可报告性分类器(Reportable-Event Classifier) 判定是否存在值得报告的事件实例 可以看到，这个流程还是蛮长的...百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉，下面着重介绍怎么从百科里抽取知识： ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。
本次大赛旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率，高效的算法来挑战这一科学难题。...完整代码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 关系抽取 即可获取。 类别名称和定义 疾病相关： 1、疾病名称 (Disease)，如I型糖尿病。...选手从中抽取实体之间的关系。实体之间关系共十类。 ? ? 模型 构建训练样本 之前没有做 Relation Extraction 的经验，最直觉的想法是当成一个二分类问题来做。
知识图谱中属性和关系的区别主要是在于其面对的实体不同。 实体关系分为两种，一种是属性property，一种是关系relation。...其最大区别在于，属性所在的三元组对应的两个实体，常常是一个topic和一个字符串，如属性Type/Gender，对应的三元组（Justin Bieber, Type, Person），而关系所在的三元组所对应的两个实体...比如说腾讯公司有地理位置这个属性，这个属性的值是北京；如果把北京定义为一个字符串的话我就说腾讯公司的地理位置这个属性是北京。...即如果是字符串的，那么其实是一个atrribute，用来表示某个对象或实体内在的属性；事实上北京是一个实体，这个时候“坐落于”就是连接两个实体之间的关系，叫relation，是实体外在的关联。...因此在图谱嵌入时，属性的嵌入与否取决于连接值的性质。 参考 https://yq.aliyun.com/articles/737552?
知识的抽取和挖掘一直是Data Mining、Knowledge Graph等NLP子领域的重要问题，知识抽取的范围包括实体抽取、关系抽取、属性抽取等，本文主要介绍深度学习在苏宁小店商品标题上的应用，重点挖掘属性词...知识抽取任务按照文本结构可分为以下几类： 面向结构化数据的知识抽取：比如用D2R从结构化数据库中提取知识，其难点在于对复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等;采用图映射的方式从链接数据中获取知识...面向半结构化的知识抽取：使用包装器从半结构化(比如网站)数据中获取知识，难点在于包装器的自动生成、更新与维护。...面向文本的知识抽取：与上面结构/半结构化方式不同，由于非结构文本的知识格式基本上没有固定的规则可寻，业界也缺乏能直接应用于中文的处理工具，所以本文采用深度学习方法，重点关注word embedding质量的角度...本文介绍了几种常见的预训练方式，阐述了算法的基本原理并应用于苏宁小店商品标题的知识抽取任务。
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...总结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...总结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。...作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
，快速完成单图谱构建； 基于 NN4K 支持大模型知识抽取，提供完整的 LLM SFT、SPG Based AutoPrompt 和 LLM Invoker 完整链路，并内置 GPT 链路； 开源逻辑规则推理...Component 定义图谱组件化能力，比如知识抽取，知识映射，知识推理等。Chain 将这些组件化能力串连完成图谱构建或者推理等流程。...Operator 定义了 4 类算子，包含知识抽取、实体链指、关系预测、知识融合，用户可以自定义这些算子完成知识图谱构建过程中的复杂处理。...了解详情：https://spg.openkg.cn/introduction/knext 更新 4：基于 NN4K 的大模型知识抽取 ChatGPT 在多种任务中表现出的智能令人印象深刻，使用 ChatGPT...和其他大语言模型增强知识图谱，可使知识图谱的构建过程更加准确和自动化，为此我们抽象了适合知识图谱的神经网络框架 NN4K。
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 实体关系可视化页面可视化页面尝鲜 图片 1....本项目内容包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用五大部分 数据采集 本次项目主要采集构建了两个知识图谱和一个关系抽取数据集 人物知识图谱：主要包含各个人物的信息 关系抽取数据集：标注出自然语言中存在的实体以及他们之间的关系...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...2.1 人物知识图谱构建 2.1.1 抽取通用知识图谱中已有的目标域知识 知识图谱技术近些年来快速发展，一些公司机构已经构建了许多通用知识图谱，我们可以从中抽取出我们目标领域内相关的实体知识信息，作为我们知识图谱的冷启动数据...关系抽取数据集构建 标注数据来源：在前面构建的人物知识图谱中，有一项重要的属性是历史信息，记录着每个人物在故事中的时间线以及对应的故事。
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...总结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。...作者简介： 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...总 结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。...作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
摘要 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...知识推理算法上实现效果尚不佳，这里介绍一篇Das, R. , Neelakantan, A. , Belanger, D. , & Mccallum, A. . (2016)的论文[3]。...论文结果如图3-4所示:图4 参考文献debuluoyi：知识图谱系列–实体链接技术（1）zhuanlan.zhihu.com 王昊奋知识图谱教程www.chinahadoop.cn [3] Das
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文章目录 一、本体知识推理简介 1、OWL本体语言 2、描述逻辑 （1）描述逻辑系统 （2）描述逻辑的语义 3、知识推理任务分类 （1）可满足性(satisfiability) （2）分类(classification...1、OWL本体语言 OWL的特性： OWL本体语言是知识图谱中最规范(W3C制定)、最严谨(采用描述逻辑)、表达能力最强(是一阶谓词逻辑的子集)的语言； 它基于RDF语法，使表示出来的文档具有语义理解的结构基础...M a l e \exists \mathrm{has\_child.Male} ∃has_child.Male 描述逻辑与OWL词汇的对应 3、知识推理任务分类 知识推理：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。...MODIFY }\ \ i\ \ (attr\ spec) MODIFY i (attr spec)：对于当前规则第 i i i 个条件匹配的 WME，将其对应于 a t t r attr attr 属性的值改为
如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。 那么，在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢？本编介绍知识图谱中的知识表示，以回答上面的问题。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是知识表示 知识表示是知识图谱中非常重要的概念，知识表示之于知识图谱的重要性，就好比内功心法之于绝世武功的重要性。...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。...这里正式介绍一下本体的概念，所谓本体，实际上就是知识图谱中的一个概念，它用一些属性或特征，描述了客观世界某一类事物的共性特征；并通过“关系”描述它与其他本体之间的关系。...例如，本体“作家”，有“代表作”，“获奖”等属性，与本体“艺术家”属于“从属关系”。 在知识图谱中，知识表示有知识定义（知识体系）与知识实例两个层面。
作者：佘琪星、姜天文、刘铭、秦兵 来自：工大SCIR 摘要：属性是实体的重要组成部分，因此如何自动获取实体的属性一直为知识图谱领域的研究者所关注。...由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系而构建而成，因此如何自动为实体添加属性也必然成为构建《大词林》所必须研究的问题之一。...简介 属性在知识图谱的构建中起着至关重要的作用，属性不仅能够丰富实体的概念、揭示实体的特性，并且在知识库中连接了不同的实体（例如：“director”是概念类“film”的属性，它也连接了类“film”...假设我们已经具有一个属性的集合（此集合可以通过已有知识库中的属性构建而成），受近期知识图谱表示学习的启发[1][2][3][4]，我们考虑将《大词林》所具有的层次化的概念体系和属性集合中的属性映射到连续的向量空间...4.结论 属性是实体的重要组成部分，属性添加一直为知识图谱研究领域的学者所关注。本文围绕《大词林》研究了如何为知识图谱自动添加属性这一问题。
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...模型中所有被描述的资源以及用来描述资源的属性值都可以看成是“节点”（Node）。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）。...这时，用来描述资源节点的值节点本身还具有属性类和值，并可以继续细化。 RDF Schema 使用一种机器可以理解的体系来定义描述资源的词汇，其功能就像一个字典，可以将其理解为大纲或规范。...RDF Schema的作用是： 定义资源以及属性的类别； 定义属性所应用的资源类以及属性值的类型； 定义上述类别声明的语法； 申明一些由其它机构或组织定义的元数据标准的属性类。...Ontology （本体或本体论） 知识图谱 语义网络，语义网，链接数据和知识图谱 （二）－－基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/
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