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知识图谱2-【浅谈知识图谱的构建技术】

qq_21460525 2017-07-08 15:15 78 查看

转变

传统的文本信息抽取 =》 现在的知识发现

传统的文本 =》 现在的海量数据源

传统的预先指定抽取对象 =》 现在的Open domain

新的核心任务 : 与现有知识库的集成

知识图谱的核心技术

高价值信息检索

知识链接

开放抽取

验证集成

高价值信息检索:

寻找概念定义句,多为模板匹配的方式

知识链接:

将自然语言中的信息和知识库的条目进行链接,这里同时也要进行冗余知识的过滤,消歧等。

代表性方法:统计方法、图方法

开放抽取:

新的抽取方法:按需抽取、开放抽取、知识监督抽取。

按需抽取:bootstrapping(模板生成-实例抽取-迭代收敛)

开放抽取:识别表达语义关系的短语来抽取实体之间的关系

知识监督开放抽取:Distant-supervision,假设一句话中同时出现的两个实体一定具有某种关系。

验证集成:

综合多个数据源的证据,及动态添加新的知识。

开放抽取的自然语言关系和知识库中的关系的匹配:

(1)对relation phrase 进行基于相似度的聚类

(2)对relation phrase聚类结果和知识库中的关系类别进行映射

参考链接
标签:  知识图谱