知识图谱处理流程
2025-03-24 16:38:46 0 举报知识图谱处理流程是构建知识库的一系列系统化步骤。首先，进行信息抽取，从多源数据中提炼事实和关系。接着，涉及实体识别，准确划分文本中的关键对象。然后，采用本体构建确立实体间及属性的层级和类别结构。此外，融合信息和链接数据对异构信息源进行整合。数据预处理环节确保数据质量，清洗以去重、标准化格式。知识整合借助算法整理和合并重叠知识。推理机制运用规则和逻辑增进知识深度。最终，通过可视化展现或API接口供查询交互。
作者其他创作
大纲/内容
居住在
巴塞罗那
基于概率图模型的关系推理技术路线示意图
知识推理
数据采集
图谱可视化
W
毕业于
实体识别（Entity Extraction）指在一段文本中识别哪些词代表实体，并打上标签（进行分类）。例如“演员于和伟出演了电视剧《觉醒年代》”这句话中，“于和伟”和“《觉醒年代》”就是两个实体，将他们识别出来之后会分别给“于和伟”打上“演员”的标签，给“《觉醒年代》”打上“电视剧的标签”。
效力于+位于
er
V
知识图谱处理流程
n
U
指代消解
效力于
K
关系抽取(Relation Extraction)识别文本（或其他数据）中实体之间的关系。例如“演员于和伟出演了电视剧《觉醒年代》”这句话中，“出演”为“演员于和伟”与“电视剧《觉醒年代》”之间的关系。
0.1%
效力于+位于+位于
非结构化数据
巴萨
知识加工
质量评估
实体消歧专门用于解决同名实体产生歧义的问题，通常采用聚类法、空间向量模型、语义模型等。
西班牙
属性抽取
知识融合
a
本体抽取
指代消解将代表同一实体（Entity）的不同指称（Mention）划分到一个等价集合（指代链，Coreference Chain）的过程称为指代消解。
实体链接（Entity Linking）在我们日常生活中，很多词汇有多种表达方式，我们可能简化表达或者用其他词汇代指，比如北大=北京大学，此外还有一些词汇则有多个含义，比如苹果可能指苹果手机也可能指水果苹果，这时在第一步我们抽取了实体后，就需要通过指称识别和实体消歧来把抽取到的实体对应到知识库中标准的实体，以此明确文章中抽取到的实体到底是哪个实体，此技术模块即是实体链接
实体抽取
位于
本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。
r
父亲是
95%
推理属性值：已知某实体的生日属性，可以通过推理得到该实体的年龄属性； 推理概念：已知(老虎，科，猫科)和（猫科，目，食肉目）可以推出（老虎，目，食肉目） 这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
实体消歧
0.0%
KB
候选关系
T
关系抽取
信息抽取
O
第三方知识库
结构化数据
基于深度学习的关系推理技术路线示意图
1.2%
知识图谱
基于知识表达的关系推理技术
et
梅西
图谱存储
半结构化数据
eb
国籍
知识融合来源不同的数据可能会存在交叉、重叠，同一个概念、实体可能会反复出现，知识融合的目的就是把表示相同概念的实体进行合并，把来源不同的知识融合为一个知识库。
实体链接
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