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...修改部分配置信息 关系查询中，添加了2个实体间的最短路查询，从而挖掘出实体之间一些奇怪的隐含关系 图片 2.3农业实体识别+实体分类 图片 点击实体的超链接，可以跳转到词条页面（词云采用了词向量技术）...： 图片 2.3.1实体查询 实体查询部分，我们能够搜索出与某一实体相关的实体，以及它们之间的关系： 图片 图片 2.3.2关系查询 关系查询即查询三元组关系entity1-relation->entity2...使用方法: 启动neo4j,mongodb之后，进入demo目录，启动django服务，进入127.0.0.1:8000/tagging即可使用 3.命名实体识别: 使用thulac工具进行分词，词性标注
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。...“hello world” 现在我们希望使用wikidata查询江西有哪些包含行政区域实体，那么可以组成以下语法，具体如何构建的我们一步步来分析。 SELECT ?...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。...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...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。
目前Freebase正在向Wikidata上迁移以进一步支持谷歌语义搜索。 4....Wikidata中的每个实体存在多个不同语言的标签、别名、描述，通过三元组声明表示每一个条目，比如实体“London-中文标签-伦敦”。...Zhishi.me中拥有约40万个中文概念、1000万个实体与1.2亿个RDF三元组，所有数据可以通过在线查询得到。人工评测正确率约为84%，并支持数据集的完全下载。 11....目前CN-DBpedia涵盖1600万以上个实体、2.2亿个关系，相关知识服务API累计调用量已达2.6亿次。...赵宏宇，现就职于腾讯看点搜索团队，担任算法研究员。有多年NLP、搜索系统、推荐系统的工作经验，涉及专利、招聘和网页搜索等场景。
谷歌AI研究人员近期提出了一种新的技术，在这种技术中，可以将特定语言解析为与语言无关的知识库。 如果一段文本中提到一个实体 ，算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。...知识库本质上是包含实体信息的数据库，包括人、地点和事物等。2012年，谷歌推出了一个知识库的新概念：知识图谱，以提高搜索结果的质量。...微软也曾推出一个知识库，其中有超过150,000篇文章是由为客户解决问题的支持专业人员创建的。 多语种实体链接中的知识库可能包括一种或多种语言中关于每个实体的名称和说明等文本信息。...研究人员从104种语言的与 WikiData 实体相关的大规模数据集中提取了6.84亿个 mention ，他们说这个数据集至少是以前只用英语进行实体链接工作时使用的数据集的六倍。...在 Mewsli-9的82,162个不同的目标实体中，只有11% 没有维基百科的英文页面，这为专注于英文维基百科实体的系统设置了一个上限。
接下来，我们来详细讨论一下此论文的主要内容和思路： 1 背景 大型的知识库（KBs）可以组织实体中蕴含的信息，并可以简化内容推理的过程，比如Freebase和WikiData。...的查询，我们可以将”Grateful Dead“定义为一个实体，定义“主唱”和“出生日期”为可以提取出结果的关系，如果这个信息在知识库中出现，那我们就可以得到问题的答案。...我们将针对所有实体和提及的TFIDF项预计算为稀疏矩阵形式，并表示为: 接着，我们就可以使用将稀疏向量与稀疏矩阵相乘，从而将实体扩展为同时出现的提及。...因此，本文还考虑了一个全新的任务数据集WikiData，规模更大，并且具有更多的实体关系和文本段落。同时，这个新数据集还可以让我们在包含训练过程中并没有出现的文档和实体上进行测试。...同时，由于本文使用稀疏操作和内积搜索，开发了一套高效的实现算法，因此相对于基准方法，在查询时间上实现了10到100倍的加速。 ----
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。...2016年4月发布的数据集包括了约600万个实体和约95亿个RDF三元组。...例如，可以通过在 google 网站上搜索知名实体来查看 Google知识图谱的部分内容: 在链接到网页的搜索结果旁边显示一个所谓的信息框，显示来自Google知识图谱的信息。...其中一个不同之处在于开放性: 正如关联开放数据这个术语从一开始就暗示的那样，语义网社区的关联数据工作大多以开放共享数据为其目标之一，这意味着关联数据大多可以免费下载，或者由支持SPARQL的服务提供，并且重要的是在社区中使用非限制性许可...相比之下，知识图谱通常被理解为更具内部一致性和更严格控制的组件服务。因此，对于没有严格质量控制的外部图表的价值受到质疑，而内容和/或基础模式的质量受到更多关注。
2 方法细节 一、MATCH阶段：注意力权重矩阵上的集束搜索生成候选知识 我们将整个MATCH阶段定义为一个搜索问题。...START（开始）：从头部实体开始搜索，将h（此处即Dylan）加入集束搜索，并返回一个候选的“(h, ”（此处即“(Dylan, ”）。匹配度被初始化为0。 2....候选的匹配度此时为0.7（即0.3+0.4）。 3. STOP（停止）：如果当前候选已到达尾部实体，那么我们将这整个三元组加入到集束中作为候选知识。...这一集束搜索算法的时间复杂度是O(k·d)，其中d为搜索深度。...作者：语言模型和知识图谱可能在服务不同的应用时有各自的优势。例如做文本分类，语言模型因为其特征生成的优势，所以更具竞争力。但是在做逻辑推理等问题的时候，知识图谱这种更精确的知识表达，会更有优势。
_res_format_limit=10&page=2 OpenStreetMap和Wikidata的实体链接数据集（部分国外区域） ? ? ? 浏览数据集： ?...包含的主语有： 包含的主语有 ， 实体宾语有 <http://www.wikidata.org/wiki/Q355827...没有实体宾语。 ? 至此所有ttl文件，检查完毕，只有sameas 关系连接了两个实体，但是只有一跳。 百科人物概念与实例 热门 ? 三个文件加起来不到100M。 KG-Buddhism ?...只有样例数据，尝试进入门户（查询系统），看是否开放源数据： ? 结果无法访问。 中医医案知识图谱 热门 ? ? ? 该网站不提供下载。...大小为300M ? 谓语都是数字 城市内涝语义数据 热门 ? BabelNet-多语言百科字典和语义网络 热门 ? ? 搜索网站，没有下载。 中国旅游景点知识图谱 热门 ? ?
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。...其中一套是官方谓语，使用前缀rdf表示；另一套是自己定义的，前缀为空，表示这是默认的前缀。...四、维基数据查询示例：山西省人口最多的地区 下面通过维基数据查询"山西省人口最多的是哪一个地区"，进一步学习 SPARQL 语法。 首先，进入维基数据网站，在页面顶部的搜索栏，搜索"山西"。...https://www.wikidata.org/wiki/Property:P150 上面 URL 的最后部分P150，就是"所包含的行政实体"这个谓语动词的编号。 现在，就可以开始查询了。...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 ?
【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。...使用Wikidata查询服务作为端点为我们提供了以下结果： https://query.wikidata.org/ 现在，我们只能获得成员国的标识码。...要查看国家/地区名称，我们只需使用标签服务并将其添加到我们的查询中： SELECT ?country ?countryLabel WHERE { ?...---- ---- 对于所有查询，正确确定的项目和关系是至关重要的。 为此，Wikidata使用特定的标识符。...我推荐的是查看查询结果的维基百科。 了解法国是欧盟的成员之一，我会检查其维基数据项目： 1. 在Wikipedia中打开法国以查看其Wikidata项目： ? 2. 检查WikiData项： ?
其主要处理流程为：首先，答案选择和KBQA都可以看作是一个排序问题，一个在文本层面，一个在知识层面。...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）。...数据集的创建始于大量来自在线测验的问答对， 数据经过自动过滤，人群辅助实体链接，SPARQL查询的自动生成以及随后的内部验证。 ?...本文提出了第一个多语言QALD管道，它从训练数据中归纳出一个模型，用于将自然语言问题映射为概率逻辑形式。...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。
文中使用的数据集主要是公开的英文知识图谱Wikidata KG，模型能够将其转换为自然语言文本，以创建一个合成语料库。...之前有相关工作提出一种基于检索的语言模型 REALM，Google为这个语言模型提供了更强的能力，并利用合成后语料库将自然语言语料库和 知识图谱集成到预训练中。...一组相关的三元组称为实体子图。...、能够自动对齐 Wikipedia 和 Wikidata KG 三元组的训练语料库，一个将 KG 三元组转换为文本的文本到文本生成器(T5) ，一个生成三元组组合语言的实体子图创建器，以及一个消除低质量输出的后处理过滤器...除此之外，研究团队还在一个名为 LAMA 的知识探测器上观察到了同样的趋势，该知识探测器使用填充空白问题查询模型。 这篇论文使用 KELM 模型提供了一个公开可用的知识图谱语料库作为自然文本。
一、知识图谱的定义、结构与知识库 知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的， 谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎，知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式，为解决信息检索问题提供了新的思路...之所以说问答是一种高级形式的检索，是因为在问答系统中同样有查询式理解与知识检索这两个重要的过程，并且与智能搜索中相应过程中的相关细节是完全一致的。...目前很多问答平台引入了知识图谱，国内百度公司研发的小度机器人，天津聚问网络技术服务中心 开发的大型在线问答系统OASK，专门为门户、 企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问答解决方案。...Graph Search提供的上述服务贴近个人的生活，满足了用户发现知识以及寻找最具相关性的人的需求。 垂直行业的应用以金融、医疗、电商领域为代表，塑造出了金融反欺诈、智能营销、商品推荐的应用场景。...知识图谱的重要性不仅在于它是一个全局知识库，更是支撑智能搜索和深度问答等智能应用的基础，而且在于它是一把钥匙，能够打开人类的知识宝库，为许多相关学科领域开启新的发展机会。
论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.91.pdf 在每一步中，作者使用集束搜索（beam search）保留 K 个最佳的模式，他们为每个图派生出一个...在该模型中，被纳入查询图的实体和关系的表面形式（surface form）被线性化处理后与输入问题相连接，然后输入给 BERT，从而在最后一层得到 [CLS] 的表征（是 7 维特征之一）。...最后，树结构的解码器会构建一个 SQL 查询。...实际上，Wikidata 在「Wikidata Statement」模型中就采用了超关系模型，其中属性被称为「限定符」（qualifier）。...例如，通过 PyTorch-BigGraph获取的 78M Wikidata 实体的 200 维嵌入需要 1100GB 的存储空间。试想一下，仅仅压缩 100 倍会是什么样子。
以及更多组织为带有“基于实体和关系的指代消除”的对话。 没有记忆的方法及时在简单问题上训练也会表现出非常差的性能，现在看来你需要某种格式化语言或语法来执行逻辑动作和聚合。...CommensenseQA包含了从搜索引擎日志中获取的真实问题，因此系统需要建立莫衷类型的常识推理。...而KG在信息提取的命名实体识别、实体链接、关系抽取、关系链接等方面也展现出了真正的优势。此外，在本次会议上也出现了许多新的（带有Wikidata IDs的）数据集和方法。...用这个架构在大型数据集（例如Wikidata）上测试应该是一件非常有意思的事情。 新数据集和关系提取的基线模型（它们都是基于Wikidata实体和谓词，很好！）...他们将句子中的实体和关系组合建模为一个图，并使用能够识别多重关系（multi-hop relations）的GNN。结果在SOTA有重大的提升。
以及更多组织为带有「基于实体和关系的指代消除」的对话。 没有记忆的方法及时在简单问题上训练也会表现出非常差的性能，现在看来你需要某种格式化语言或语法来执行逻辑动作和聚合。...CommensenseQA包含了从搜索引擎日志中获取的真实问题，因此系统需要建立莫衷类型的常识推理。...而KG在信息提取的命名实体识别、实体链接、关系抽取、关系链接等方面也展现出了真正的优势。此外，在本次会议上也出现了许多新的（带有Wikidata IDs的）数据集和方法。...用这个架构在大型数据集（例如Wikidata）上测试应该是一件非常有意思的事情。 新数据集和关系提取的基线模型（它们都是基于Wikidata实体和谓词，很好！）...他们将句子中的实体和关系组合建模为一个图，并使用能够识别多重关系（multi-hop relations）的GNN。结果在SOTA有重大的提升。
在 Wikidata 的标识符中，使用前缀 http://www.wikidata.org/entity 来标识实体，使用前缀 http://www.wikidata.org/prop/direct/...如果使用 HTTP IRI 来标识图中的实体，则访问该 IRI 就会得到服务器返回的关于当前实体的描述（以诸如 RDF 等形式）。...为了提升标识符的稳定性，「持久性 URL」（PURL）服务可以提供从中心服务器向特定位置的「重定向」。PURL 可以在不改变标识符的情况下在必要的时候将其指向新的位置（如网站不可用或当前内容改变时）。...HTTP IRI 的持久性可以通过使用 PURL 服务定义的命名空间来提升。...查询 希望查询从 Santiago 飞往有活动举办城市的航班，该查询会检查并返回一个反映每个答案的时间合法性的注解。
4.1 智能搜索 基于知识图谱的智能搜索是一种基于长尾的搜索，搜索引擎以知识卡片的形式将搜索结果展现出 来。用户的查询请求将经过查询式语义理解与知识检索两个阶段: 1) 查询式语义理解。...智能搜索引擎主要以3种形式展现知识: 1) 集成的语义数据。例如当用户搜索梵高，搜索引擎将 以知识卡片的形式给出梵高的详细生平，并配合以 图片等信息; 2) 直接给出用户查询问题的答案。...例 如当用户搜索“姚明的身高是多少?”，搜索引擎的 结果是“226 cm”; 3) 根据用户的查询给出推荐列表[7]等。...4) 电商行业 电商网站的主要目的之一就是通过对商品的文字描述、图片展示、相关信息罗列等可视化的知识展现，为消费者提供最满意的购物服务与体验。...Wikidata[EB/OL]. [2015-11-11]. https://www. wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page. [17] Wikipedia.
题目：知识图谱技术综述 作者：徐增林，盛泳潘，贺丽荣，王雅芳 摘 要 知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值...目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、 智能问答、个性化推荐等领域。...例如，用户搜索的关键词为梵高，引擎就会以知识卡片的形式给出梵高的详细生平、艺术生涯信息、不同时期的代表作品，并配合以图片等描述信息。...2) Wikidata Wikidata[16]是维基媒体基金会主持的一个自由的协作式多语言辅助知识库，旨在为维基百科、维基共享资源以及其他的维基媒体项目提供支持。...由于Last.fm、GrooveShark、Pandora、Echonest等音乐服务网站的数据均来自于MusicBrainz，故MusicBrainz可通过数据库或Web服务两种方式将数据提供给社区。
、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。...目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、 智能问答、个性化推荐等领域。...例如，用户搜索的关键词为梵高，引擎就会以知识卡片的形式给出梵高的详细生平、艺术生涯信息、不同时期的代表作品，并配合以图片等描述信息。...2) Wikidata Wikidata[16]是维基媒体基金会主持的一个自由的协作式多语言辅助知识库，旨在为维基百科、维基共享资源以及其他的维基媒体项目提供支持。...由于Last.fm、GrooveShark、Pandora、Echonest等音乐服务网站的数据均来自于MusicBrainz，故MusicBrainz可通过数据库或Web服务两种方式将数据提供给社区。
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