知识图谱
2020-08-18 16:53:02 107 举报
AI智能生成
知识图谱
作者其他创作
大纲/内容
简介
基础定义
数据进行抽象
符号
数据加工解释
信息
信息的挑选、改造与验证
知识
定义1
陈述性
事物
概念(事物的抽象、归纳)
命题(事物的关系陈述)
过程性
规则(因果关系)
控制结构
知识工程的定义
概念知识
事实知识
规则知识
知识的编码化和数字化
知识库
知识结构化 with 图形式
知识图谱
基于符号计算
深度学习基于技术数值计算
构建过程
非结构化=>结构化
三元组
实体
属性
关系
诞生与发展的脉络
概念上
知识的规则化表示
专家系统
知识工程
技术上
基于论文引用的检索
利用文献间的引证关系研究科学发展的历史脉络
语义网络
FaCT推理机
语义web
数据的知识化
形成数据在机器中的通用表示
通过W3C的标准RDF对Web进行扩展,使数据间建立链接形成图结构
按内容分布式存储信息便于计算机处理
以期克服web1.0对人友好而机器无法有效处理以及按链接而非内容组织信息存在大量重复和信息孤岛的问题
大量知识库
英文知识库
WordNet
多语言知识库
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XLore
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上交
zhishi.me
复旦
中文知识图谱
知识图谱由知识数据化(专家工程)和数据知识化(语义web)发展汇聚而成
领域交叉
认知计算
知识的表示与推理
信息检索与抽取
自然语言处理
语义web
数据挖掘
机器学习
etc
实践上
知识表达
三元组
图谱构建
应用
问答
推荐
etc
信息抽取
流程上
分块
分类
关联
聚类
应用上
歧义消解
问答与推理
语义搜索
阅读理解
机器翻译
模块
实体识别
命名(实体)识别
困难
未登录词
歧义消解
方法
规则法
分类法
序列标记
MHH
CRF
DNN
实体同指
同指消解
困难
零形式
缩略词
方法
基于规则
基于句法语义分析
约束规则
优先规则
基于语篇结构
中心理论
中心+关注状态
基于凸显性计算
基于机器学习
有监督
分类
排序
无监督
聚类
无参数Bayes
半监督
Cotraining
关系识别
槽值填充
关系抽取
任务
关系有无的判断(二分类)
关系的确定(多分类)
方法
规则法
正则
基于规则的各类方法普遍存在trade-off问题
有指导的学习方法
分类
特征方法
实体类型
词汇特征
依存路径特征
语义特征
词汇关系
核函数方法
语法树核函数
字符串序列核函数
融合卷积树核函数
线性核函数
深度神经网络
半指导的学习方法
分类
基于知识库自动标注语料
语料构建方法
远程监督法
回标法
无指导的学习方法
聚类
流水线模型
联合模型
Encoder-Decoder
事件识别
事件抽取
任务
事件识别与分类
触发词识别(二分类)
事件分类(多分类)
论元角色识别
论元识别(二分类)
角色识别(多分类)
方法
基于特征工程的分类
触发词特征
词汇
词典
句法
实体
论元特征
事件及类型
实体
上下文
句法
深度学习
动态多池卷积神经网络
自动学习特征实现多类分类
基于Joint的深度网络
编码阶段
预测阶段
信息融合
实体对齐(跨数据系统的同指消解)
聚类
Schema融合
实体链接
信息存储
三元组的存储
结构、关系复杂
图数据库
侧重于实体知识,关系简单
关系型数据库
侧重于性能、扩展性、分布式
Nosql
知识推理
应用在
阅读理解
问答系统
方法
基于RDF
资源描述框架,本质是数据模型
基于OWL本体
网络拓扑语言
RDF+预定义词汇
基于PRA
路径排序
根据路径特征构建分类器
基于分布式语义表示
Trans系列
基于实体&关系的向量空间做类比
基于深度学习
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