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知識圖譜構建流程詳解

阿新 • • 發佈：2020-10-20

知識圖譜構建

1. 主要流程

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2. 層次劃分

知識圖譜建設是一項系統工程，從模組劃分角度，可劃分為如下層次：

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  • 資料獲取：通過爬蟲，內部CP等資料來源獲取資料，涉及到主要技術有網頁抓取技術，包括結構化資料和非結構化資料抽取以及一些列爬蟲相關工具鏈，產出的結果為原始資料
  • 知識獲取：旨在把原始資料變為領域知識的過程，本層涉及到的技術有schema建設，資訊抽取技術如yago的三元組抽取技術。本層產出的結果為結構化的知識(實體以及其屬性值，實體可能的關聯等)，本層工具鏈建設包含：schema管理工具(schema完備性一致性檢查工具)，知識抽取演算法，知識對齊等
  • 知識融合：第二層更多從領域的角度獲取知識，本層更多從全域性的角度出發，把相關的領域知識融合在一起，做到實體消歧，實體對齊，本層會在知識層面上輸出一個圖譜，工具鏈建設有實體消歧融合演算法，schema融合演算法等
  • 知識服務：提供知識圖譜視覺化服務，儲存查詢，包括如何把知識圖譜對外提供服務以及一些線上互動工具
  • 應用技術：基於知識圖譜的應用，包括知識推理、知識問答、實體連結等。每一塊都是NLP領域的難點

五大模組從邏輯上比較獨立，每層的評價標準不同工作量不同

可以加微信討論：crazy042438

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