存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写,被专门设计用来访问和操作RDF数据,是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组(RDF Data Access Working Group, RDAWG)对其进行了标准化。2008年1月15日,SPARQL正式成为一项W3C推荐标准。
知识图谱(Knowledge Graph)在2012年由Google推出,目前采用的数据标准是RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)。RDF最早在Semantic Web中提出,因此在讲RDF之前,首先回顾一下Semantic Web。
1、打开网站:http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入:
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。
可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献,问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。
注意,这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能,并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点:
图查询语言是用于对图数据进行查询和操作的编程语言。随着图数据库的兴起和图数据的应用场景逐渐增多,图查询语言也在不断进化。
这里有个关键词”semantic queries”,与之相对应的可能是形式语言(Formal Language)中只关心句法。最让人心碎的是:
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
因csdn语法支持与github不太一样,欢迎访问本文github版:https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master/知识推理机复现.md
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 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据,或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中,将了解如何结合使用 R
上篇文章《电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。
来自多种模式(组学、成像、临床终点)的生物标志物的使用——尽管在科学界有所增加——在很大程度上落后于将其用于患者筛查作为治疗方案决策支持的承诺。这部分是因为异构实验数据和公共数据的语义整合困难,以及理解相关生物功能的复杂性,这两者对于预测生物学在临床上开发更安全的药物和更有效的治疗至关重要。
hugegraph 是百度开源的基于tinkerpop的图数据库,支持通过gremlin进行查询。
Ontop is a Virtual Knowledge Graph system. It exposes the content of arbitrary relational databases as knowledge graphs. These graphs are virtual, which means that data remains in the data sources instead of being moved to another database.(概要:Ontop 是虚拟只是图谱系统,它能把关系型库中的数据映射成知识图谱)
您在Google上获得的图表数据库的描述主要是学术性的。我看到很多关于图形数据库的描述,它们讨论了Königsberg的七座桥梁或互联网的发明者Berners-Lee。有理论和愿景很好,但对我来说,我仍然认为引导相关性很重要。为什么图形数据库对您很重要?
资源描述框架(Resource Description Framework),一种用于描述Web资源的标记语言。使用XML语法和RDF Schema(RDFS)来将元数据描述成为数据模型。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义,但在更复杂的场景下,RDF(S)语义表达能力显得太弱,还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义,类、属性、个体的等价性,不相交类的定义,基数约束,关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体的推荐语言。
上篇文章《电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据,本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中,并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前,请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取(中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口),当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等(难度较高、而且不完全适用,依领域而定) 人工非结构化数据抽取(众包标注平台)、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充,可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据(本体对齐) 本体建模 基于protege开源工具(https://protege.stanford
导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面:
「数据模型」(Data models)是软件开发中最重要的部分之一,大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的,例如:
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法;其次,基于数据内部关系,介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
【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。 作者 | Björn Ha
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长,故拆分为多个部分推送。
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容,以往可能是通过爬虫进行爬取,但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。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。 这类信息最直接的方式就是维基百科,里面基本可以搜索到我们能获取的数据,因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
A knowledge graph for Chinese cookbook(中式菜谱知识图谱),可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统(KBQA)
在很多研究中都表明,人工智能在诊断任务上优于人类医生。但在医疗领域实施人工智能的任何环节中,从设计到数据和交付,都有可能出现错误。那么,谁将为这些错误负责呢?
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务,但它有两个缺点:
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子,就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好,其查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
基于知识图谱的问答系统,即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句,转化为图数据库中的关系查询,最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。
RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说,就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分,包含RDF介绍,以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石:RDF RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
一、前言 本文是《智能对话机器人实战开发案例剖析》系列文章的第三部分,第2篇:基于知识图谱的智能问答机器人关键技术。相关内容已录制成视频课程,课程地址:网易云课堂 二、正文 2.1 核心思想 通过自然语言处理,把用户输入的问题,基于规则映射模型,转换为知识图谱查询语言:question2sparql。 2.2 工作流程 工作流程如下图所示:
在计算机领域,关联数据描述了一种发布结构化数据的方法,使得数据能够相互连接起来,便于更好的使用。
Oxigraph是一个实现了SPARQL标准的图数据库。宗旨是为了实现一个基于RockDB和Sled的K/V仓库的兼容的,安全的,快速的图数据库。由Rust语言实现,Oxigraph同时也提供很多读,写和处理RDF文件的工具功能。
作者:youhuanli,腾讯 WXG 应用研究员 笔者自 2011 年大二的时候加入北大计算所图数据库小组直到 18 年博士毕业,此后工作的两年一直关注图技术的发展,并同很多同行和图库的潜在客户有较多接触。同时也参与过知识图谱、图计算系统以及图表示学习算法等的研发。本篇的内容主要从图模型、图查询以及图计算和图学习四个方面着手阐述,重点介绍对图的应用上的经验、思考,讨论关于图有哪些应用、为什么有用、怎么用以及哪些地方难用或无用、为什么没用等内容,避免复杂概念或公式以保证非技术人员也能充分理解,相信这篇
图数据库JanusGraph介绍及使用(一):简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络,有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因,它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法,以可视化形式描述其资源与载体,应用于问答、推荐等领域,其概念演化如图1所示。
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词,由此知识图谱在工业界也出现得越来越多,对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱,也算对其有了一定了解,这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
POST http://localhost:8080/graphs/hugegraph/schema/indexlabels
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
本文介绍了HBase数据模型的相关知识,包括版本、排序、连接查询、计数器、原子操作、行锁、自动分区、CAP原理等。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画,因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔,受到世界各地的读者欢迎,截止2019年11月7日,全球销量突破4亿6000万本^1,并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
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