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融合事实信息的知识图谱嵌入——翻译距离模型

识图谱嵌入 知识图谱(KG)是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。...为了解决这个问题,提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件,包括将实体和关系转化为连续的向量空间,从而简化操作,同时保留 KG 的原有的结构。...---- 融合事实信息的知识图谱嵌入 步骤: ①使用连续向量空间表示实体关系,关系通常被视为向量空间的运算。 ②定义评分函数,用来测量事实的合理性。...通常是在通过关系进行翻译之后,用两个实体之间的距离来衡量一个事实的合理性。下图是TransE及其变体的详细解释。 ?...TransE及其变体 TransE:最具代表性的知识图谱嵌入 实体和关系都在同一空间,对于每一个三元组(h,r,t)TransE 希望: ? 评分函数为: ?

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识图谱构建

www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping 半监督学习,语义容易漂移,操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多,属于半监督关系抽取,抽取非结构化文本构建通用知识图谱...tableaux运算;datalog语法推理 推理工具fact++;能和protage集成;RAFox推理机;jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子...基于知识图谱的电影自动问答系统 https://blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net.../kjcsdnblog/article/details/79747460 公开知识图谱数据 中文 1复旦知识工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia...wolframalpha 启示 界定好范围,明确好场景和问题的定义 知识的定义比较关键,根据场景进行相关领域定义,定义出领域概念层次结构,以及概念之间的关系类型定义 数据是基础,利用好已有数据(百科,以及通用知识图

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识图谱扫盲

在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。...知识图谱的规模 据不完全统计,Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值,和实体-关系-实体)。其知识图谱是面向全球的,因此包含了实体和相关事实的多语言描述。...知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率,需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。...搜索引擎通过高效的图搜索,在知识图谱中查找连接这些实体及属性的子图并转换为相应的图查询(如SPARQL )。这些翻译过的图查询被进一步提交给图数据库进行回答返回相应的答案。...既然知识图谱可以看做是一个图 (Graph),知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同,异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。

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【知识图谱系列】动态时序知识图谱EvolveGCN

背景知识 在上一篇CompGCN中讲解了异质知识图谱在处理复杂实体间多关系类型的方案。...本篇分享知识图谱落地时另一重要场景:动态时序知识图谱,下面先给出动态时序知识图谱的基本概念,方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。...首先知识图谱本质上就是一个语义网络,由节点Node和边Edge构成,每个Node表示现实世界中存在的实体Entity,而每条边表示实体与实体之间的关系。...简单来说,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络,比如社交网络。...由于这种关系网络会随着时间推移,实体以及实体间的关系会不断变化,为了全面获取知识,搭建动态知识图谱,在知识图谱数据中加入时间维度,利用时序分析技术和图相似性技术,分析图谱结构随时间的变化和趋势,从而掌握到关键信息

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Datawhale 知识图谱组队学习 Task 1 知识图谱介绍

识图谱的研究背景 定义 知识图谱是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。...从领域上来说,知识图谱通常分为通用(领域无关)知识图谱和特定领域知识图谱: 通用知识图谱:通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科知识库”,其中包含了大量的现实世界中的常识性知识,覆盖面极广...特定领域知识图谱:领域知识图谱又叫行业知识图谱或垂直知识图谱,通常面向某一特定领域,可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”。...技术架构 下图给出了知识图谱技术的整体架构,其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程,同时也是知识图谱更新的过程。...知识图谱的内容更新有2种方式:数据驱动下的全面更新和增量更新。所谓全面更新是指以更新后的全部数据为输入,从零开始构建知识图谱。

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开源知识图谱整理

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