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DBpedia各子数据集特点分析

DBpedia各子数据集特点分析数据地址见DBPedia官网。Mainly From DataSet 3.0 ,一般同样的数据集,版本越新,size越大。

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实体链接:信息抽取中的NLP的基础任务

在上面的示例中,通过将实体链接到DBpedia,我们可以找到确切的“Sebastian Thrun”。DBpedia是从Wikipedia中提取的结构化知识库。 使用DBpedia Spotlight实现NEL有许多库可用于实现NEL,但这里我们将使用DBpedia Spotlight。这里NEL的目标知识库是DBpediaDBpedia Spotlight是一个使用DBpedia uri自动注释文本文档的系统,开发它是为了将文档Web与数据Web互连。 DBpedia Spotlight被部署为Web服务,我们可以使用提供的Spotlight API来实现NEL。你甚至可以检查DBpedia Spotlight服务器的状态。 I love Natural Language Processing.正如你在上面的例子中看到的,DBpedia Spotlight正在将定位的实体链接到DBpedia知识库。

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    大规模数据集成: Linked Data

    我稍后会更加详细地介绍 DBpedia。现在首先要指出的是,事实上,从 Wikipedia 提取的有关 Auburn, California 主题的信息来自 DBpedia。 我随后会将 Auburn 的 Freebase 标识符连接到 DBpedia 资源。最后,我将 Auburn 标识符从日语 DBpedia 语言上下文连接到英语上下文。 让我们更深入地分析其中一个数据来源: DBpediaDBpedia 是对从 Wikipedia 提供结构化元数据的第一次尝试。 DBpedia 的 VoID 描述将包含元数据,比如 清单 3 中的元数据。清单 3. DBpedia 的 VoID 描述示例? 来自的 DBpedia 的欧洲首都城市?图 3. 来自的 DBpedia 的欧洲首都城市?有了机制之后,很容易想象如何询问有关任意领域的其他问题。

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    67 亿美金搞个图,创建知识图谱的成本有多高你知道吗?

    http:ceur-ws.orgVol-2180ISWC_2018_Outrageous_Ideas_paper_10.pdf估计知识图谱的成本随着知识图谱的广泛应用,我们越来越关注大型知识图谱,例如 DBpedia 自动创建: DBpedia、YAGO 和 NELL评估自动创建知识图谱所花费成本不同于人工创建知识图谱。我们参考了用于创建知识图谱的软件,基于代码行数(LOC)来估计开发知识图谱的成本。 DBpedia 主要是基于 DBpedia 提取框架从维基百科 Dump 得到的,它通过映射中心实体而创建知识图谱。 DBpedia 两部分需要 4.9M 和 2.2M LOC,它需要的总开发成本为 510 万美元。鉴于英语 DBpedia 共有 400M 陈述语句,每一条成本约为 1.85 美分。

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    MPSUM:基于谓词匹配的实体摘要(CS IR)

    我们将我们的方法与DBpedia、LinkedMDB数据集的最新方法进行比较,实验结果表明,我们的方法生成的实体摘要质量更高。 We compare our approach with the state-of-the-art methods using DBpedia and LinkedMDB datasets.

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    基于知识图谱的文本自动注释(python+html)

    # coding=utf-8import urllib.requestimport codecsfrom time import sleepimport jsonimport os我们需要使用CN-DBpedia CN-DBpedia: A Never-Ending Chinese Knowledge Extraction System. ,这可能是因为截至本文写作时,CN-DBpedia还没有来得及包括这个年轻小将的资料。 >值为一个列表,列表的每个元素表示一个链接的实体,表示为一个长度为2的列表,列表第一个元素是实体在输入文本中出现的位置,第二个元素为实体在CN-DBpedia中的名字。 另外,对于英语等其他外语的实体链接,可以使用DBpedia的API: https:www.dbpedia-spotlight.org

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    基于TorchText的PyTorch文本分类

    这个模型将在DBpedia数据集上进行训练,其中文本属于14个类。训练成功后,模型将预测输入文本的类标签。DBpedia数据集DBpedia是自然语言处理领域中流行的基准数据集。 TorchText提供的DBpedia数据集有63000个属于14个类的文本实例。它包括5600个训练实例和70000个测试实例。 NGRAMS = 2BATCH_SIZE = 16 现在,我们将读取TorchText提供的DBpedia数据集。

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    项目实战:如何构建知识图谱

    作者丨徐阿衡学校丨卡耐基梅隆大学硕士研究方向丨QA系统实践了下怎么建一个简单的知识图谱,两个版本,一个从 0 开始(start from scratch),一个在 CN-DBpedia 基础上补充,把 下面以 CN-DBpedia 为例看下知识图谱大致是怎么构建的。??上图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。 数据支持层最底下是知识获取及存储,或者说是数据支持层,首先从不同来源、不同结构的数据中获取知识,CN-DBpedia 的知识来源主要是通过爬取各种百科知识这类半结构化数据。 CN-DBpedia 实际上是基于 mongo 数据库,参与开发的谢晨昊提到,一般只有在基于特定领域才可能会用到图数据库,就知识图谱而言,基于 json (bson) 的 mongo 就足够了。 Start from CN-DBpedia把 CN-DBpedia 的三元组数据,大概 6500 万条,导入数据库,这里尝试了 PostgreSQL。

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    知识图谱构建流程

    今天以 CN-DBpedia 为例看下知识图谱大致是怎么构建的。一、构建系统架构下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。 数据支持层最底下是知识获取及存储,或者说是数据支持层,首先从不同来源、不同结构的数据中获取知识,CN-DBpedia 的知识来源主要是通过爬取各种百科知识这类半结构化数据。

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    知识图谱中什么是正常的什么是奇怪的以及缺少什么(CS AI)

    我们将规则应用于三个大型知识图谱(NELL、DBpedia和Yago),以及诸如压缩、各种类型的错误检测和不完整信息标识等任务。 We apply our rules to three large KGs (NELL, DBpedia, and Yago), and tasks such as compression, various

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    知识图谱和可解释性深度学习的发展深度学习问题知识图谱为可解释提供依据利用知识图谱对可解释性应用知识图谱在可解释性上的困难

    第二将用到的知识库是DBpedia和CN-DBpedia。它们都是关于实体的结构化知识库。 如何让机器理解互联网上出现的新词? 人是怎么理解新词的? 利用DBpedia这样的知识库,为每个概念或类别自动生成一组属性加以解释。最终肖老师为DBpedia中的6万多个概念自动生成了它们的属性解释。

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    知识图谱的语义相似度计算框架Sematch实践

    附:由于dbpedia国内无法访问,所以一些实体的相似性等目前暂无法测试。

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    【NLPer必看】NLP领域高质量综述论文

    创建了目前最大的中文开放知识图谱之一:CN-DBpedia,累计API调用次数超过10亿次。2020年NLP领域出现了很多篇高质量的Survey,强烈推荐。

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    知识图谱技术分享会----有关知识图谱构建的部分关键技术简介及思考

    ----3.中文知识图谱CN-DBpedia构建的关键技术徐波 复旦大学知识工场实验室 ? 徐老师这个报告真的是干货满满,他讲了非常多的技术细节,包括cn-dpedia的架构,以及我印象比较深刻的cn-dbpedia中知识更新的问题,以及采用深度学习来抽取特征的新思路。 3.1 CN-DBPEDIA系统框架??3.2 知识库实体更新??参考文献以上三场报告ppt资料打包下载http:download.csdn.netdetailwangyaninglm9866353

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    知识图谱api调用

    基本上有以下三种功能:1:用名称查实体列表2:用实体查属性列表和对应值3:用实体和属性查对应属性的值Wiki和google连不上网,这里中重点试了试CN-Dbpedia,比如,我想找一下苹果公司这个实体的三元组信息

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    一文全览,AAAI 2020上的知识图谱

    例如在Wikidata中Berlin的URL是https:www.wikidata.orgentityQ64,而DBpedia中Berlin的URL是http:dbpedia.orgresourceBerlin AliNet在DBpedia多语言版、DBpedia -Wikidata、 DBpedia -YAGO等数据集上都进行了评估。众所周知,DBpedia、Wikipedia、YAGO有着完全不同的模式。 论文链接:https:arxiv.orgpdf2001.08728v1.pdfKun Xu等人研究了多语言知识图谱(本例中为DBpedia)中的对齐问题,在这个问题上基于GNN的方法会陷入“多对一”的情况

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    wikidata研究和应用

    数据库对比分析 在最开始我们使用的是dbpedia,但是这其中绕了一点弯路,因为dbpedia是基于wiki的数据更新的,但是它的数据不会实时更新,导致的一些问题就是很多东西在dbpedia没有。

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    【KDD 2020】会话推荐系统新进展:基于互信息最大化的多知识图谱语义融合

    DBpedia作为面向item的KG,提供了item之间的关系,描述有关item属性的结构化事实。但是两个KG之间仍然存在着语义鸿沟,对KG数据的利用可能会受到限制。 当算法终止时,每个word对应一个 维的表示 2.1.2 编码面向item的知识图谱本文使用R-GCN学习DBpedia上item的表示。 DBpedia - A crystallization point for the Web of Data. J. Web Semant. 7 (2009), 154–165.

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    KDD2020 | 基于互信息最大化的多知识图谱语义融合的会话推荐系统

    DBpedia作为面向item的KG,提供了item之间的关系,描述有关item属性的结构化事实。但是两个KG之间仍然存在着语义鸿沟,对KG数据的利用可能会受到限制。 当算法终止时,每个word对应一个维的表示2.1.2 编码面向item的知识图谱本文使用R-GCN学习DBpedia上item的表示。节点在层的表示通过如下公式计算:? DBpedia - A crystallization point for the Web of Data. J. Web Semant. 7 (2009), 154–165.

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    会话推荐系统新进展:基于互信息最大化的多知识图谱语义融合 | KDD 2020

    DBpedia作为面向item的KG,提供了item之间的关系,描述有关item属性的结构化事实。但是两个KG之间仍然存在着语义鸿沟,对KG数据的利用可能会受到限制。 当算法终止时,每个word对应一个维的表示2)编码面向item的知识图谱本文使用R-GCN学习DBpedia上item的表示。节点在层的表示通过如下公式计算:? DBpedia - A crystallization point for the Web of Data. J. Web Semant. 7 (2009), 154–165.

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