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。...，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。...第二步从item中获取P150属性，P150也可以通过该链接查看https://www.wikidata.org/wiki/Property:P150，它具体的意思就是行政区域实体。...脱离页面测试工具 如果需要服务端爬取，那么最基本的就是你需要用代码的方式来运行，wikidata的好处在于可以将查询结果灵活获取后分析结果数据，通过代码的方式落入我们自己需要的数据存储中。...，首先判断字符串中包含的语种，例如既包含en又包含中文，这时候可以使用UNION来取并集，改进代码如下，注意这里的en和th是手动填写的，可以利用上面我们提到的方法，首先去获取字符串包含的语种，然后再构建语句
【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。...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： ?...---- ---- 要从维基数据中获取数据，只需使用三元组（如上所述）来编写SPARQL查询。 请注意，我们使用特定的标识符来定义正确的关系和项目： SELECT ?...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。
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。...查询学术知识和检索合适的答案目前几乎不可能，其主要原因是：在发表的文章中包括机器无法操作、模棱两可和结构化的内容。...本文提出了一种基于多实例学习的新方法，通过探索训练端到端KBQA模型中相同问题的答案之间的一致性来解决有噪声答案的问题。
如图 9 右下角所示，GPT-3的 在问答任务中，有时答非所问，有时会给出存在很明显违背常识的答案。这说明，尽管大规模训练模型建立了数据之间复杂的结构关系，但并不一定具有了认知能力。...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。...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。
为了生成任意数量的答案实体(即使这些实体从未出现在训练集中)，我们设计了一个动态知识查询器，它根据不同的局部环境在单个响应中的不同位置选择不同的答案实体。...与需要从知识库中提取单个事实的简单问题不同，复杂问题基于不止一个三元组，需要逻辑和比较推理。提出的问答系统将自然语言问题转换为SPARQL语言进行查询，执行该查询会给出一个答案。...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。
比如，山西省人口最多的地区是哪一个？ 这种问题在维基百科查询，非常费时，必须人工从一个个条目提取信息。但是，维基数据可以只执行一条命令，就返回答案（详见后文）。因为它提供结构化数据，可以机器查询。...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。 ?
还有或者就自己尝试制造这样的数据，例如从维基百科、从百度百科中获取。 或者……发挥想象力。...此类问答系统从某种意义上类似人的搜索方式，例如我们想知道“中国的首都是哪”， 可能会去搜索引擎中搜索这个问题，而答案很可能会出现在搜索结果中， 我们知道这个答案的类型很可能是“某个城市”，所以我们会在搜索引擎给我们的结果中...或者去搜索引擎、百科网站等等，搜索答案、或者检索问题相关的段落。 定位到这个段落后，根据答案类型（这里是城市），尝试从这个段落中筛出答案。...例如我们去搜索引擎搜索“中国的首都”，很可能第一个答案段落中的第一个出现的城市名就是我们所需要的答案。...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。
答案可能是主观的，因为在这个领域里没有明确的共识。 一种观点认为，该领域的长期目标是创建语义网产品 ，以及创建、维护和应用所需的所有必要工具和方法。...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。...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。
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。...但是此时此刻， AI 作为人类助手，作为辅助工具的那一部分，已经逐渐成熟，在垂直领域，在专业领域会有大量的应用。...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。）...下面这个例子中，它在对一个问题的回答中就存在自相矛盾： 在第一个解答中，推断出 m = n = 2，继续追问下去，又得出 m = n = 2 不是答案的结论。...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。
(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...，无法应对这种情况 (可以将多个值用分隔符连接存储为一个值，但这违反了关系数据库设计的第一范式); (4) 知识图谱的更新往往会引起谓语的增加、修改或删除，即水平表中列的增加、修改或删除，这是对于表结构的改变...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
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...，无法应对这种情况 (可以将多个值用分隔符连接存储为一个值，但这违反了关系数据库设计的第一范式);(4) 知识图谱的更新往往会引起谓语的增加、修改或删除，即水平表中列的增加、修改或删除，这是对于表结构的改变...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...本文主要讲述的是知识图谱存储技术、数据库的对比，进而能在进行知识存储中进行选择适合自己研发场景的数据库。 更多优质内容请关注公号：汀丶人工智能；会提供一些相关的资源和优质文章，免费获取阅读。
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。...二、高级遥感图像分析ENVI软件的高级遥感图像分析功能可以自动识别图像中的特征，并获取与之相关的数量级和空间关系。...通过ENVI软件的高级遥感图像分析功能，他们能够自动识别图像中的水体和陆地，获取河流宽度、长度、深度等参数，从而计算水体面积和容积。接着，他们还使用ENVI软件的植被指数分析功能来探测附近的植被情况。...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。...通过精准影像配准、高级遥感图像分析和三维可视化分析等功能，ENVI帮助用户轻松地获取和分析遥感图像中的各种信息，为科学研究、城市规划、环保监测等领域提供了重要的支持。
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。...数据库中的查询是结构化的，需要用如SQL这样机器理解的查询，而不是自然语言查询。SPARQL是面向RDF的结构化查询语法规则，由很多三元组构成（具体语法可参考PPT）。 ?...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。...可能想象的方案是用关系数据库来表达，因为已有的三元组本身就能存到关系数据库的表中，然后将SPARQL转换到SQL，运用目前的关系数据库系统如Oracle、MySQL等来回答这样的查询。...采用图数据库，尤其是子图匹配工具，解决了SPARQL查询的问题，从目前角度来说也解决了一部分自然语言问答的问题。
Bast等人[44]提出了一个基于模板的模型Aqqu，该模型将问题映射到3个模板，先从知识库中识别出与该问题的一部分匹配的所有实体，匹配可以是文字匹配，也可以是实体名称的别名。...其中主题实体是知识图谱中的现有实体，阴影圆节点x也称为答案节点，用于映射请求检索得到的实体，菱形节点限制了答案必须是最高的建筑物。...框架将其分解为3个阶段的搜索问题，第1阶段，利用实体链接工具获取候选实体及其得分; 第2阶段，STAGG找到主题实体和答案节点之间的所有关系路径，但为了限制搜索空间，仅当中间存在变量可被固定到复合值类型节点...、多跳推理等多个子任务的挑战。...后来，Esmeir等人[82]基于Kewer系统提出了SERAG，其任务是从阿拉伯知识图谱中检索语义实体。由于具有多跳推理功能，SERAG明显优于经典的BM25模型[83]。
，在生活中具有很大的实际应用需求，包括： 一类菜品的不同具体做法，例如水煮鱼包括麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等； 通过菜品与食材的关联关系，可以查询家中现有食材可以烹饪哪些菜品； 可以直接显示出每种菜品所需主料...，针对其中和菜品有关的各类问题，智能问答系统可以给出对应问题的答案。...系统的流程为：解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到答案。...如果知识库中不存在问题的答案或者对于提出的自然语言问题无法理解，系统也会给出相应回复。...4: 锅中倒入少许油，油热后放入一勺郫县豆瓣酱和姜片煸炒出红油（喜欢更辣一点口感的，可以往锅里再放一些干辣椒煸炒出香味）。5: 往锅里倒入适量的热水。6: 将鱼骨放入锅内，大火烧开后转小火炖10分钟。
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。...它从工作内存中可用的问题的一些初始数据开始，然后执行以下推理循环： 如果目标属性存在于工作内存中-停止并给予结果 查找当前满足条件的所有规则-获取冲突规则集。...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。...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。...答案是“一家公司的概率为0.87，一家品牌的概率为0.75”。 Graph既可以作为REST API使用，也可以作为一个列出所有实体对的大型可下载文本文件使用。
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。...出于查询的用途，每个数据来源中的术语之间的连接将包含在图表中，可用于执行基于推理系统的集成。 清单 2. 包含数据集和链接集的 SPARQL 查询 ?...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。
模板生成 模板生成大致分为如下四个步骤： 获取自然语言问题的POS 标记信息 基于POS 标记、语法规则表示问句 利用领域相关或领域无关词汇辅助解决问题 最后将语义表示转化为一个SPARQL 模板 例如...模板匹配与实例化 有了SPARQL模板以后,需要进行实例化与具体的自然语言问句相匹配。即将自然语言问句与知识库中的本体概念相映射的过程。...对于property标签，将还需要与存储在BOA 模式库中的自然语言进行比较，最高排位的实体将作为填充查询槽位的候选答案。如： ?...一个query 模板的分值根据填充slots 的多个entities 的平均打分。在检查type 类型后，对于全部的查询机和，仅返回打分最高的。...逻辑形式通常可分为一元形式和二元形式，一元实体是指对应知识库中的实体，二元实体关系是对应知识库中所有与该实体相关的三元组中的实体对。
除沙漠、极端干旱地区和高寒地区外，我国大约三分之二的国土面积都存在着不同程度和不同类型的洪水灾害。...每年夏季，南方多省都会经历暴雨、特大暴雨等强降水天气，「城市看海」的情景已不罕见，城市内涝和洪水应急减灾是居民和管理者共同面对并要努力去解决的难题。...在机器学习模型中，加入了各种元素——从历史事件到河流水位读数，再到特定区域的地形和海拔。根据这些元素，他们生成地图并在每个位置运行多达数十万次模拟。...20% 的洪水灾害发生在印度，谷歌的预警系统已经 于今年季风之前在印度启用，从恒河上获取警报 目前，美国，澳大利亚，加拿大，哥伦比亚，日本，中国台湾，印度尼西亚，墨西哥，菲律宾，印度，新西兰和巴西的政府机构都参与该项目中...「我们相信机器学习可以提高多个组件的质量，」研究者说。「为了实现这一目标，我们正在收集，组织和组合来自不同来源的开放数据集，以使机器学习社区更容易解决这个问题。」
RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据 N-Triples，即用多个三元组来表示RDF数据集，是最直观的表示方法。在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。...描述属性特征的词汇 owl:TransitiveProperty. 表示该属性具有传递性质。例如，我们定义“位于”是具有传递性的属性，若A位于B，B位于C，那么A肯定位于C。...表示该属性具有对称性。例如，我们定义“认识”是具有对称性的属性，若A认识B，那么B肯定认识A。 owl:FunctionalProperty. 表示该属性取值的唯一性。...查询语言很好理解，就像SQL用于查询关系数据库中的数据，XQuery用于查询XML数据，SPARQL用于查询RDF数据。...Resouce后，通过getRequiredProperty获取属性，如果一个属性包含多个值，可以使用listProperties获取。
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