王昊奋知识图谱学习笔记--第一讲知识图谱概述

分手后的思念是犯贱 2022-12-14 13:58 274阅读 0赞

# 第一部分 知识图谱概述 #

**从链接文本到链接数据**  
![在这里插入图片描述][20201014112749528.jpg_pic_center]  
**事物的类型很多**  
一个人、一本书、一个抽象的概念。都可以是作为事物。

**事物之间有多种类型的连接**  
一个节点代表实体，边表示实体的属性或者实体与实体间的关系。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

**知识图谱的发展**

知识图谱在2012年由Google提出。其前身称之为语义网络。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
**知识图谱的应用**

1.  辅助搜索

Web的理想是万物的链接，搜索的理想是事物的搜索。基本知识图像，去实现从网页的搜索到语义的搜索。

1.  辅助问答

机器人及IOT设备的智能化：给万物都链接一个背景知识库。

1.  辅助决策

美国公司Palantir ：提出动态本体。  
金融领域：Kensho ，构建各种各样的金融本体。

1.  辅助AI：常识推理  
    ![在这里插入图片描述][20201015133904788.jpg_pic_center]

**知识图谱的本质**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

# 第二部分 知识图谱项目 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
CYC 是用于创建一个常识知识库。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

Wordnet 主要用于词义消歧。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
ConceptNet 也是创建一个常识知识库。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]

Wididata 期望构建全球最大的免费知识库。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]

YAGO 具有更加丰富的实体分类体系。并考虑了时间和空间知识，增加了时间和空间的属性描述。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]

Babelnet 是为了支持多语种，解决非英语语种中数据缺乏的问题，  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]  
NELL 是卡内基梅隆大学开发的知识库，期望是能够从web自动抽取三元组知识。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]  
Concept Graph 是以概念层次体系为中心的知识图谱。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
Zhishi.me 初衷是期望利用百度百科、维基百科、互动百科三个知识库做成类似于DBpedia 的中文百科知识图谱。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]

# 第三部分 知识图谱技术概览 #

数据来源：文本数据、结构化数据库、多媒体与传感器、众包

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 16]  
[关系抽取常用的数据集和工具][Link 1]

> 1.Standford CoreNLP 自然语言处理工具包,  
> 实现对自然语言文本的文本分析，包括**词形还原，词性标注、命名实体标注、共指消解、句法分析以及依存分析**等功能。  
> 2.自然语言工具包（Natural Language Tookit,NLTK）  
> 基于脚本语言Python的自然语言处理工具包，该工具包集成了一些文本处理技术，例如**中文分词、词形还原、文本分类**等，并涉及50多种语料和字典的交互界面。  
> 3.OpenCCG  
> 指开放式自然语言CCG文库，基于Java的开源自然语言处理文库，能够实现基于Mark Steedman的组合的范畴语法形式为主的文本解析，包括句法分析和依存分析。

**RDF：三元组**  
三元组即主谓宾，在知识图谱中主语和宾语是节点，关系是边。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 17]  
**RDF 图：有向标记图**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 18]

**RDFS：基于RDF的模式**

由很少的一个词汇集组成。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 19]  
**RDF 的序列化格式**

RDF表示形式可以用XML或者Json-LD

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 20]  
**OWL：扩展了RDF模式**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 21]  
**SPARQL :RDF的查询语言**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 22]

**知识图谱的分布式表示**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 23]  
知识抽取

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 24]

**知识抽取的主要方法**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 25]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 26]  
**知识存储**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 27]

**知识问答**

基于知识图谱形成的一个知识库。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 28]  
KBQA的实现流程

首先基于问题，进行语义解析。然后由创立的知识库转换为问题的语义表示（语义表示可以用多种方式表示）。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 29]  
**知识推理**

基于已知事实推出未知事实的计算过程。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 30]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 31]  
**知识融合：不同数据集中找出同一个实体**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 32]  
**基于Python的知识融合的工具Dedupe**

提供了很多相似度计算的方法，支持对大规模的数据库进行处理。工具使用可以参考openkg中的链接。  
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**LIMES**  
不要求两个数据集由相似的结构，对Dedupe 是一种补充。  
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Wikibase

开源软件。可以学习一下，有助于项目快速上线。

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# 第四部分 典型案例讲解 #

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 37]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 38]

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[Link 1]: https://blog.csdn.net/u012485480/article/details/80186842
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