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知识图谱构建

www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping 半监督学习,语义容易漂移,操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多,属于半监督关系抽取,抽取非结构化文本构建通用知识图谱 protage集成;RAFox推理机;jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子 基于知识图谱的电影自动问答系统 https:// blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net/kjcsdnblog/article /details/79747460 公开知识图谱数据 中文 1复旦知识工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia yago wolframalpha 启示 界定好范围,明确好场景和问题的定义 知识的定义比较关键,根据场景进行相关领域定义,定义出领域概念层次结构,以及概念之间的关系类型定义 数据是基础,利用好已有数据(百科,以及通用知识图谱

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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。 知识图谱构建是一个浩大的工程,从大方面来讲,分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分,也就是上面架构图从下往上走的一个流程,简单来走一下这个流程。 ? ? 二、知识融合 融合,目的是将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。 一个典型问题是,知识图谱构建不是一个静态的过程,当引入新知识时,需要判断新知识是否正确,与已有知识是否一致,如果新知识与旧知识间有冲突,那么要判断是原有的知识错了,还是新的知识不靠谱? 和规范的关系(高管),设计了四张表,两张实体表分别存公司(company)和人物(person)的信息,一张关系表存公司和高管的对应关系(management),最后一张 SPO 表存三元组 七、数据可视化

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    金融知识图谱构建流程

    小型金融知识图谱构流程示范 存储方式 基于RDF的存储 基于图数据库的存储 ? AI项目体验地址 https://loveai.tech 知识图谱构建流程 1.数据获取 (1)股票基本信息 (2)股票Top10股东信息 (3)股票概念信息 (4)股票公告信息 (5)财经新闻信息(该数据集已获取但需进一步处理 文件格式更改为UTF-8格式 (4)计算股票对数收益 (5)保留股票价格交易日为242(众数)&计算皮尔逊相关系数 3.数据存储 (1)明确实体&关系 (2)使用py2neo交互neo4j创建节点和关系 4.数据可视化查询 数据可视化查询 查询与“平安银行”相关信息(所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息) ? 插入股票间相关系数之后,显示与“平安银行”所有相关信息 ?

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    知识图谱构建及用Neo4j和graphecoInteractiveGraph实现知识图谱可视化

    1、什么是知识图谱 知识图谱就是将现实世界中的知识,包括文字、图像,甚至现实生活中的实体对象和他们之间的关系用图形化进行表达,形成一个图状的结构,用以描述实体对象间的关系,并依据这些关系进行推荐系统、关联搜索 2、知识图谱构建 知识图谱构建步骤如下: (1)知识建模:根据所需要构建的领域知识,对知识建模,包括实体定义、关系定义、事件定义等,建模出我们需要的知识包括哪些部分。 (6)知识存储:将构建知识库中的知识进行存储,采用HBase、ClickHouse、Redis等构建分布式数据库,将构建好的知识库存储下来。 3、Neo4j Sandbox 构建知识图谱 图形数据库:是以图形结构的形式存储数据的数据库。 它以节点,关系和属性的形式存储应用程序的数据。 Mr.Lee}) CREATE (n2:Student {name:"Alice"}) CREATE (n1)-[r:BASIC]->(n2) RETURN n1, n2 4、Neo4j Desktop 构建知识图谱

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    知识图谱知识图谱构建-python-neo4j

    self.g.create(node) count += 1 print(count, len(nodes)) return '''创建知识图谱中心疾病的节点 self.g.create(node) count += 1 print(count) return '''创建知识图谱实体节点类型

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    Redis专题(1):构建知识图谱

    1.2 知识图谱 在我看来,学习每一项技术,都需要有一个清晰的脉络和结构,不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书,如果没有目录章节,也就失去了灵魂。 因此我试图总结出Redis的知识图谱,也称为脑图,如下图所示,可能知识点不是很全,后续会不断更新补充。 本系列文章的知识点也会和这个脑图基本一致,本文先介绍Redis的基本知识,后续文章会详细介绍Redis的数据结构、应用、持久化等多个方面。 Redis直接自己构建了VM机制 ,因为一般的系统调用系统函数,会浪费一定的时间去移动和请求。 3.4 存储值大小 Redis最大可以存储1GB,而memcache只有1MB。 在Redis.conf中我们可以进行配置 # maxmemory-policy allkeys-lru 六、小结 本文初探Redis,大概整理出了Redis的知识图谱,对照之下可以发现Redis居然有这么多的知识点需要学习

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    知识图谱可视化Demo

    Introduction 本项目支持2D,3D知识图谱查询与可视化知识图谱数据集Import2Neo4j文件夹中。

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    知识图谱构建和应用实践

    知识图谱构建流程主要分为知识抽取、知识融合、知识表示和知识优化,知识抽取主要是借助于算法层的实体抽取算法、关系抽取算法、属性抽取算法或者联合抽取算法,对标注好的语料数据进行模型训练,生成相应知识抽取组件 知识融合主要解决在知识抽取过程后的知识对齐和属性融合问题,形成一致性较好的领域知识图谱,在知识构建之后建立符号化和向量化的表述组件,满足不同的业务知识表示需求。 知识优化则为了在构建的领域知识图谱进行知识质量的优化提升,挖掘领域知识图谱中隐漏的领域知识,发现知识冲突并对领域知识进行更新,从而形成了一整套的知识图谱构建组件。 在一项任务中,只要有关系分析的需求,知识图谱就“有可能”派的上用场。

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    项目实战:如何构建知识图谱

    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。 知识图谱构建是一个浩大的工程,从大方面来讲,分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分,也就是上面架构图从下往上走的一个流程,简单来走一下这个流程。 2. 第二部分才到融合,目的是将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。 一个典型问题是,知识图谱构建不是一个静态的过程,当引入新知识时,需要判断新知识是否正确,与已有知识是否一致,如果新知识与旧知识间有冲突,那么要判断是原有的知识错了,还是新的知识不靠谱? 数据可视化 Flask 做 server,d3可视化,可以检索公司名/人名获取相应的图谱,如下图。之后会试着更新有向图版本。 ? 9.

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    ,依托于protege可以搭建一个支持多人协作的online版的大型本体构建平台 protege的底层是对owl文件的增删改查,依托于owl的本体框架规范,可自行构建对owl本体文件的操作脚本,以实现海量结构化数据的增删改查 ,提高效率 本体工具 Jena:对于本体文件的接口框架,用于构建系统后端 TDB:Jena内置的用于存储RDF的组件 Jena提供了RDFS、OWL和通用规则推理机(http://jena.apache.org java的后台框架Springboot,SSM等 利用Jena进行本体数据处理,采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html、css、js的框架React、Vue等,设计时可考虑移动端的兼容问题 多样的可视化手段来展示信息 ,利用echart.js实现知识图谱可视化 知识问答 浙江大学在openKG上提供的 基于REfO的KBQA实现及示例 电影知识图谱问答系统项目总结 https://blog.csdn.net/weixin details/87994324 Related Posts Apache Jena Fuseki使用Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务,其可以作为操作系统服务、Java网络应用… 知识图谱学习资料汇总知识图谱最开始是

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    安全知识图谱 | 构建APT组织图谱,打破信息孤岛效应

    本文为安全知识图谱白皮书精华解读第一篇,介绍高级持续性威胁(Advanced Persistence Threat,简称 APT)组织图谱构建相关技术,助力APT组织追踪。 绿盟科技安全知识图谱以威胁元语模型为核心,通过分析已经发布的APT分析报告等数据,提取APT组织的描述信息和分析逻辑关系,自顶向下构建知识图谱,为结合知识图谱的本体结构对APT组织进行追踪和画像奠定基础 二、APT组织图谱构建 APT组织知识图谱以攻击组织(APT、恶意代码家族等)为核心,通过分析组织技术水平(攻击工具、攻击手段、掌握的漏洞利用、恶意软件)、网络基础设施(IP、域名、电子邮箱)及历史战役 威胁元语体系的构建涵盖4个层次和11个主要实体类型,并融合了百万级别的知识节点。构建的本体如下图所示。 未来,绿盟科技将不断探索APT组织图谱构建相关技术。

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    【从0构建领域知识图谱】本体定义

    而追溯知识图谱的发展脉络和相关技术栈的发展历史,作者认为驱动知识图谱的是本体语义网和 NLP 两条路径。 基于 NLP 技术的实体抽取、关系抽取、事件抽取、阅读理解等任务,能够帮助知识图谱完成知识结构化,海量知识沉淀及知识推理,这也是最近 NLP 与知识图谱结合越来越深的原因。 ? 汽车领域本体示例 Schema 构建方法 对于通用领域知识图谱,通常只需要宽泛的定义 schema 或者直接使用 openkg 等开发知识图谱的结构,甚至采用“无 schema”模式,直接将数据结构化为 自动 VS.手动 构建 schema,分为“手动构建”,“自动构建”和“半自动构建”三种实施方法。 “手动构建”,是指企业内部已经有对业务和数据了然于心的专家,基于自身经验进行知识建模。 参考文献: 肖仰华教授带你理清知识图谱基础知识 知识图谱与认知智能 深度解析知识图谱发展关键阶段及技术脉络 知识图谱从 0 级到 10 级简化版 自底向上构建知识图谱全过程

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    如何构建基于知识图谱的用户画像

    这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记,主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像,感谢家帅分享。 一、什么是知识图谱 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论 二、应用场景 瓜子二手车的业务主要设计两个实体(角色),“用户”和“车”,主要应用场景包括以下内容 人图谱: 内部:车源匹配客户,推荐和个性化排序,客户分级,售车线索/带看工单分级,客 户维护/召回,投放 mysql存储元数据;HBase做数据存储,HBase方便将数据整合到一起;Hive/Presto分析知识图谱。 HBase),加上“调度、匹配、评价、分级”等算法模型,对外提供更丰富的服务 四、具体实现 1、数据模型 数据结构 object VS relation ,采用对象存储(HBase),不采用关系型存储,知识图谱用对象存储方便将实体属性聚合在一起

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    浅谈知识图谱构建与应用

    自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来,各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。 今天,我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱构建与应用。 知识图谱的整体构建 我们通过将借款人的关键信息数据整合到知识图谱中,逐步挖掘与这些信息有关联的其他个人,形成关系网络,从而进行分析和诊断。 知识图谱作为一种基于图的数据结构,它由节点(实体)和边(关系)组成,每个节点代表一个个体,每条边为个体与个体之间的关系,把与借款人有关的所有数据都打通,构建包含多数据源的知识图谱。 我们利用图谱的数据结构,构建反欺诈知识图谱有效抵御个人信息造假,组团欺诈的风险。

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    【他山之石】python从零开始构建知识图谱

    作者:知乎—wxj630 地址:https://www.zhihu.com/people/wxj630 知识图谱是数据科学中最迷人的概念之一 学习如何构建知识图谱来从维基百科页面挖掘信息 您将在Python 中动手使用流行的spaCy库构建知识图谱 01 知识图谱 1、什么是知识图谱 We can define a graph as a set of nodes and edges. 因此作为初学者,我们使用句子分割、依赖解析、词性标注和实体识别等NLP技术来实现实体识别、关系抽取、知识图谱构建。 5、构建知识图谱Build a Knowledge Graph 最后,我们将从提取的实体(主语-宾语对)和谓词(实体之间的关系)创建知识图。 03 总结 在本文中,我们学习了如何以三元组的形式从给定文本中提取信息,并从中构建知识图谱。但是,我们限制自己只使用两个实体的句子。即使在这种情况下,我们也能够构建非常有用的知识图谱

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    技术人,为什么需要构建知识图谱

    责编:CSDN知识图谱小助手 这个时代,信息极大丰富,人每时每刻都被各种各样的知识、信息轰炸着。如何有效的选择对自己有价值的知识,如何构建一个独属于自己的知识体系并让它为自己创造价值,变得越来越重要。 这正是我们构建知识体系必须要经历的过程:在同一主题不断挖掘相关知识,完善你的知识图谱。 比如我曾画过一张学习C++的图谱 ? 从图上就可以看出来,C++是知识的中心,围绕着它有很多相关联的知识。 查看Java知识体系>>>Java SE图谱,Java EE图谱 查看Android知识体系>>> 四象共赢 前面我们讲了构建某个领域知识库的过程,那其实呢,一个人可能会在很多领域建立自己的知识体系,因为我们的生活本来就是多元中心的 比如你是软件开发工程师,在事业领域,你构建软件开发相关的知识图谱,你还有家庭,可能会围绕夫妻、两性、婚姻、育儿、情感管理、亲密关系等构建出面向家庭的知识体系。 构建知识体系并不断更新,这是保持核心竞争优势的良方——张斌教授,中国人民大学信息资源管理学院副院长 CSDN知识库提供了50+知识系统图谱和10000+资源内容 开发者可获得官网图谱,可自行生成图谱知识

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    知识图谱构建-关系抽取和属性抽取

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