因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据，比如，城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。...他使用的查询语言主要是Cypher、Gremlin和Sparql三种，这里我们专注介绍Sparql，本文主要是介绍如何一步步优化，达到我们的目标。...，并且需要实时的与wikipedia同步，因此选择wikidata，那么接下来我们就看看如何一步步实践在wikidata上利用sparql语法查询到我们需要的内容。...查询示例 wiki是有提供一些查询命令，这些都是一些示例，[wikidata-query-example](https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_query_service...这里也是根据使用场景来，比如城市名字，大部分也是类似的原则，基于上面原则就可以更快捷的找到我们需要的内容。查询优化代码如下： SELECT DISTINCT ?item ?
【导读】维基数据（Wikidata）是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库，本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作，以便大家对维基数据有更深入的了解。...Wikidata也是维基媒体基金会的一个项目。 尤其是： “Wikidata作为其维基媒体姊妹项目结构化数据的中央存储，包括维基百科（...）。”...可以将Wikidata看成具有超过4600万个数据项的维基数据库（2018年4月）。 根据维基媒体的使命，每个人都可以添加和编辑数据，并免费使用它。 ? ? ?...SPARQL的理念和概念 ---- ---- SPARQL是RDF数据库的查询语言。与SQL等关系数据库相比不同的是，项目不是任何表的一部分，而是像图表或网络一样相互链接的： ?...在上面的例子中，我已经看过它们：“作为成员”的关系具有标识符wdt：P463，并且项目“欧盟”由wd：Q458标识。 但你如何得到它们？ 我推荐的是查看查询结果的维基百科。
此外，本文还提出了结果导向注意和多步解码策略，以引导我们的模型专注于相关的特征来产生结果。在两个基准数据集上的实验表明，本文提出的模型在生成信息丰富、对话流畅方面具有较强的鲁棒性。 ? ?...高质量的数据集包括1,500个复杂程度不同的俄语问题，英语机器翻译，对Wikidata的SPARQL查询，参考答案以及包含带有俄语标签的实体Wikidata样本（三元组）。...这类任务将一个自然语言问题映射到一个可执行的表单，例如SPARQL，这样就可以从给定的知识库中提取答案。...到目前为止，提出的大多数解决方案是单语的，且并依赖一组硬编码规则来解释问题，最后将它们映射到SPARQL查询中。...在本文中，我们提出为输入问题构造一个结构化的语义表示来协助调试问答系统。以前的工作主要集中在构建统一多个数据集的问答接口或评估框架。
维基百科有一个姐妹项目，叫做"维基数据"（Wikidata）。你可以从维基百科左侧边栏点进去。 ? "维基数据"将维基百科的所有数据，整理成一个可以机器处理的数据库，方便查询。...注意，每个 RDF 三元组的结尾是一个英文的句号，用来区分多个三元组。 二、 RDF 的语法示例 下面通过一个例子，演示 RDF 如何定义事物之间的关系。...三、SPARQL 查询语言 SPARQL 是 RDF 数据库的查询语言，跟 SQL 的语法很像。它的核心思想是，根据给定的谓语动词，从三元组提取符合条件的主语或宾语。 SPARQL 查询的语法如下。...进入维基数据的在线查询页面 query.wikidata.org ? 在查询框里面，输入下面的 SPARQL 语句。 SELECT ?...programmerLabel 上面代码中，GROUP_CONCAT函数用来把多个?notableworkLabel变量合并成新的一栏works。 运行结果如下。 ?
最终，得到的KQA Pro数据集包含了 700 多种概念，1 万多个实体，实体具有 300 多种关系型的属性，800 多种数值型、字符串型属性，以及上百万个三元组。...例如，要定位某人口大于一定阈值的城市，可以通过关系扩展该问题，然后给出建立对应的嵌入式扩展问题的模式。...相较于 SPARQL，我们可以更清楚地知道推理出现了哪些错误。SPARQL 中涉及很多的变量，而我们可以很容易地在序列化执行过程中定位到问题，并对该问题进行修正。...图 37：KQA Pro+ 目前，我们将该框架应用于完整的 Wikidata 数据上，该数据集涉及到 2000 多个属性。我们试图利用属性生成复杂问题，目前已经生成了上百万问题。...我们希望可以用自然语言问答 Wikidata 上生成的问题，对于任何存在于 Wikidata 上的知识，我们都可以得到正确的对问题的理解，生成用户想要的答案。
在语义网中，这些元数据通常采用本体论的形式，或者至少是一种具有基于逻辑语义的形式语言，允许对数据的意义进行推理。如果再加上智能代理将利用这些信息的理解，会发现语义网领域与人工智能领域有着显著的重叠。...在RDF、 OWL和SPARQL周边的其他标准已经或正在开发，其中一些已经获得了重大的进展，例如，语义传感器网络本体论或起源本体论，以及SKOS 简单知识组织系统。 ?...关联数据由一组RDF图组成，这些RDF图是关联的，因为图中的许多IRI标识符也出现在其他的图中，可以是多个图中。从某种意义上说，所有这些关联的RDF图集合可以理解为一个非常大的 RDF 图。...例如，大型数据提供者通常只提供基于SPARQL的查询接口，或者使用RDF进行内部数据组织，但只通过Web 页面向外部提供服务。...Wikidata 基于与维基百科类似的想法，即众包信息。然而，维基百科提供了百科全书式的文本(以人类读者为主要消费者) ，Wikidata 则是关于创建可用于程序或其他项目的结构化数据。
基于知识的会话应答可能包含多个应答实体，也可能根本没有应答实体。虽然现有的生成式问答(QA)系统可以应用于基于知识的会话，但它们要么在回答中最多只有一个实体，要么不能处理词汇之外的实体。...该系统首先定义了与问题对应的SPARQL查询模板，然后用实体、关系和数值填充模板中的槽模型。实体检测采用基于BERT的序列标记模型。利用BiLSTM和基于BERT的模型，分两步对候选关系进行排序。...在本文中，我们解决了学习由多个实体和关系组成的复杂语义分析的向量表示的问题。先前的工作主要集中在为问题选择正确的语义关系上，而忽略了语义解析的结构：实体之间的联系和关系的方向。...本文研究了神经机器翻译范式在问题解析中的应用，使用一个序列到序列的模型来学习SPARQL图查询语言中的图模式及其组成。...我们使用Wikidata知识库和可用的回答问题数据集来为问答数据的实体链接创建基准。在这个数据上，我们的方法比以前的最先进的系统表现更好，最终的分数平均提高了8%。 ? ?
(2) 对于一行来说，仅在极 少数列上具有值, 表中存在大量空值, 空值过多会影响表的存储、索引和查询性能 (3) 在知识图谱中，同一主语 和谓语可能具有多个不同宾语，即一对多联系或多值属性，而水平表的一行一列上只能存储一个值...缺点: (1) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个，在关系数据库中维护如此规模的表需要花费很大开销...项目常用的 RDF 数据库, 基于成熟的 SQL 引擎 AllegroGraph 商业 RDF 图 / 三元组索引 SPARQL 对语义推理功能具有较为完善的支持 GraphDB 商业 RDF 图..., 实现了 SPARQL 和 Gremlin StarDog 商业 RDF 图 / 三元组索引 SPARQL 对 OWL2 推理机制具有良好的支持 原生图数据库 Neo4j 商业 / 开源 属性图...它是世界上能够托管具有数百亿个顶点（节点）和数万亿条边（关系）的图形的最佳解决方案，具有毫秒级延迟。
对于一行来说，仅在极 少数列上具有值, 表中存在大量空值, 空值过多会影响表的存储、索引和查询性能(3) 在知识图谱中，同一主语 和谓语可能具有多个不同宾语，即一对多联系或多值属性，而水平表的一行一列上只能存储一个值...快速执行不同谓 语表的连接查询操作.缺点:(1) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个...基于成熟的 SQL 引擎AllegroGraph商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL对语义推理功能具有较为完善的支持GraphDB商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL支持语义 Web 标准的主流产品...RDF 图 / 三元组索引SPARQL对 OWL2 推理机制具有良好的支持原生图数据库Neo4j商业 / 开源属性图 / 原生图存储Cypher是JanusGraph开源属性图分布式存储Gremlin分布式图数据库...它是世界上能够托管具有数百亿个顶点（节点）和数万亿条边（关系）的图形的最佳解决方案，具有毫秒级延迟。
ENVI软件是一款专为地球观测和遥感图像处理而设计的软件，它具有独特的功能，可以满足各种不同的遥感数据分析和处理需求。下面将介绍ENVI软件的三个独特功能，并结合实际案例来说明。...一、精准影像配准ENVI软件获取：hairuanku.top/3dWYvdusQWENVI软件的精准影像配准功能可以将多个遥感图像进行精确配准，使其重叠区域完美对齐。...最终，他们得出了该河流的污染状况以及周围环境的变化情况，为河流治理提供了有价值的参考数据。...举个例子：某个城市规划部门需要对一个城市区域进行规划和设计，他们使用ENVI软件的遥感图像来获取地面和建筑物的信息。...接着，他们使用ENVI软件的三维可视化分析功能将遥感图像转换为三维模型，从不同角度观察城市的地形特征和建筑物的空间布局。这样，他们就可以更好地了解城市的现状，为规划和设计提供有力支持。
在本系列的前两篇文章（“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”）中，您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL)，它们是万维网联盟...” 因为第一条原则不需要使用标准标识符（仅标准标识符模式），所以同一个事物在不同的数据集中肯定具有多个名称。此问题可通过许多方式解决，但我不会花时间深入介绍。...数据集之间的链接可与剩余内容混在一起，也可在一个 链接集 中保持分开。 回想一下上一篇文章，您可以通过 SPARQL 从多个数据来源拉入信息，只需使用 FROM 关键字引用它们即可。...在这里，您会看到基于同一个县中的包含关系的一组相关城市。 http://dbpedia.org/class/yago/CountySeatsInCalifornia 类包含一个大得多的数据集。...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。
AI 所谓模仿人类智能的那一部分，也就是人做造物主创造智慧的那一部分，大概还有很长的路要走，现时的思路和方法都可能不对。...它的名称来源于它所使用的技术—— GPT-3 架构，即生成式语言模型的第 3 代。...实际上，如果代码是使用高度受规则约束的语言（如查询语言），它可以做得很好。比如为 Wikidata 构建 SPARQL 查询（如果 Wikipedia 的知识图谱没有深入了解，很难编写。）...此外，受过训练的 LLM 最大的问题之一是，他们受训的时间和被释放的时间之间存在很大的差距。...从目前的测试的情况来看，没有理由相信 AI 真正具有思想，最多是对现有知识的一个汇总和总结。
例如我们的问答系统就想回答关于国家与城市的问题， 那么我们可以假设自己已经有了很多关于国家、城市、国家与城市之间关系的知识。...在知识图谱建模的领域，有一种称为SPARQL的语言，类似关系数据库查询的SQL语言， 例如我们要查询(中国，有首都，北京) 中的北京，则SPARQL可以写为： Select ?...x } 也就是问题转换为，如何把一句自然语言“中国的首都是哪？”，转换为上面的SPARQL语句？...但是根据语料数据、SPARQL复杂度等等问题，也会有其他各种问题。...此类系统的一个隐含假设往往是通过电话、文字、语音来进行人机交互，也就是没有什么“点击按钮”，“从多个选项选择”，之类的交互方式。当然在一些类似对话系统演变的工程实践中，是有类似的实现的。
5、综合分析 实现多类数据跨系统分析，将多个业务系统分析数据进行统一抽取，以业务指标和分析图形的形式直观展现。...每个图标对应一个应用系统，点击后，直接进入该业务系统，无需二次登陆即可访问，每个用户都会进行权限配置，一般用户可具有根据条件设置查询系统数据统计结果的权限，特定部门人员才能进入相应系统进行数据增加、删除...Ø 地表水河流断面专题 制作地表水河流断面专题图，显示全省或某个城市月度水质情况，各类水质占比饼状图、各类水质断面个数，通过点击地图断面监测点位可查看该断面过去12 个月水质变化情况。...Ø 河流专题 针对重点河流制作河流专题图，通过设置河流缓冲区范围，可查看河流附近污染源企业分布情况。...支持选择控制类别、企业等级、所属城市与区县、行业类别单个或多个条件进行污染源精确查询，选择查询到的企业可查看近五年固废产生量对比。
如果网页中有semantic tag标注的结构化数据，搜索引擎会根据这些结构化数据产生文档摘要，而不是采用从多个句子中抽出一些重要句子组成摘要的传统方法。...Facebook基于此构建了Social Graph，用户、用户的照片、毕业学校、居住城市等都是这个图中的结点。...像Freebase这样具有25亿数据量的庞大图谱，不能仅存放在云平台上，还需要进行查询、推理等其他应用，这背后就是数据管理的问题。 RDF Introduction 首先简单介绍RDF的数据格式。...上图就是一个SPARQL查询，里面有一些“?”符号，代表变量，即需要找的数据。这个语句是要查询一个人，出生地是1718年建立的一个城市，出生时间是1976年。...这样就将整个RDF数据分成不同的表。 ? 采用这种方法查询一个出生时间为1976年、出生地为1718年建立的城市的人，可以翻译成如下的SQL语句： ?
这种模式应用扩展语义“可视化SPARQL”查询技术来跨多个信息集构建复杂的搜索，即使初始数据集没有在任何公共数据库模式或联合方法下正式连接。...通过查询在独立分析结果之间具有稳健相关性的多种模式中识别统计显著变化。 通过结合机械公共知识验证实验网络的生物可行性 将生成的子网络保存为SPARQL查询，并将模型表示为此类查询的数组。...能够以简单、自动化的方式创建复杂模型，使该方法具有普遍适用性。...虽然这项技术已经应用于制药研究、生命科学和个性化医学的多个领域，但其作为知识应用提供决策支持的功能范围从目标到化合物，再到患者治疗和筛选。...主网络中的节点选择（1）自动生成查询（2）和实际SPARQL语句（3）的可视化SPARQL表示 image.png 图3：网络浏览器可访问的ASK数组：作为症状前心脏移植失败决策支持的预测性筛选（左：
遥测终端机又称智能RTU遥测终端机，是一种用于采集、传输和处理遥测数据的设备。在现代科技的发展中，遥测终端机扮演着重要的角色。...数据存储和缓存：具有数据存储和离线缓存功能，即使在无网络连接的情况下也能将数据存储在设备中，确保数据的完整性和可靠性。...河流和水库监测：监测水位、流量和水质等参数。这能够为河流管理者提供实时的水文信息，并帮助他们做出决策，如水位调节、水资源分配和水库蓄水管理。...城市内涝监测：通过连续监测、分析和预报城市内涝水位、流速等指标，及时警示城市内涝风险，实现对城市内涝情况24小时全天候地监测预警工作，为城市汛期科学管理提供有力支持。...水资源管理：用于管理水资源的获取和分配。通过监测水位、流量和水质等参数，该技术可为农业灌溉系统、城市供水管网和工业用水系统提供实时的水文信息，实现水资源的合理利用和节约。
它们基于从一个或多个人类专家提取的知识库，并且它们包含一个推理引擎，该推理引擎在其上执行一些推理。...这个运动被称为语义网，它依赖于几个概念： 一种基于描述逻辑（DL）的特殊知识表示。它类似于框架知识表示，因为它建立了具有属性的对象的层次结构，但它具有形式化的逻辑语义和推理。...然而，在一些领域，仍然有显着的努力来维护本体和知识库。值得注意的几个项目： WikiData是与维基百科相关的机器可读知识库的集合。...大部分数据都是从Wikipedia InfoBoxes中挖掘出来的，这是维基百科页面中的结构化内容。您可以使用SPARQL查询维基数据，SPARQL是一种用于语义Web的特殊查询语言。...eyeColorLabel DBpedia是另一个类似于WikiData的工作。 如果你想尝试构建自己的本体，或者打开现有的本体，有一个很棒的可视化本体编辑器叫做Protégé。下载或在线使用。
多个手工标注的实体类别 predict_labels.txt: KNN算法预测的15W多个实体的类别 /wikidataSpider/wikidataProcessing/wikidata_relation.csv...: predict_labels.txt中实体在wikidata中对应的三元组关系 attributes.csv: 部分实体的属性(互动百科页面中直接得到) wikidataSpider/weatherData.../weatherData/city_weather.csv：城市与气候的关系 项目码源见文章顶部或文末 项目码源点击跳转 2.项目配置 0.安装基本环境： 确保安装好python3和Neo4j（任意版本...HudongItem{title:line.Plant}) CREATE (entity1)-[:Weather2Plant { type: line.relation }]->(entity2) 导入城市的气候...将city_weather.csv放在指定的位置(import 文件夹下) (这步大约需要15分钟左右) //导入城市对应的气候 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:/
下面是常见的几种图查询语言： SPARQL：SPARQL这个名字是一个递归缩写，代表“SPARQL Protocol and RDF Query Language（SPARQL协议与RDF查询语言），它是面向...SPARQL的查询与RDF是一致的，RDF是图，SPARQL查询是子图匹配。...例1：查询所有城市类型为「Capital」的城市列表/URL Cypher： match(n:Capital) return n; SPARQL: PREFIX rdf：< http://www.w3....但从另一方面来看，多个后端存储也带来了一些弊端： 我们就需要在软件架构进行抽象，增加一个可以适配多个存储的数据格式（StaticBuffer），数据无论是写入还是读取，都需要先转化成中间格式，这里带来了序列化和反序列化的一些性能损耗...与 Composite key 不同，Mixed Index 需要配置索引后端，JanusGraph 可以在一次安装中支持多个索引后端。
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