知识图谱补全（知识图谱补全 图神经网络）

本篇文章给大家谈谈知识图谱补全，以及知识图谱补全 图神经网络对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、知识抽取是算数据处理吗
• 2、知识图谱基础组件RDF、RDFS、OWL
• 3、基础知识-知识图谱
• 4、知识图谱补全
• 5、知识图谱技术的技术流程

知识抽取是算数据处理吗

知识抽取任务定义和相关比赛

纯文本数据中的知识抽取就是NLP（自然语言处理）

知识抽取的子任务：

命名实体识别：检测、分类

术语抽取：从语料中发现多个单词组成的相关术语

关系抽取

事件抽取

共指消解

相关的竞赛及数据集

1.Message Understanding Conference（MUC）

命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）、共指消解（Co-reference Resolution,CR）

2.Automatic Content Extraction（ACE）

对MUC定义的任务进行了融合、分类和细化；主要分为五大任务，包含英语，阿拉伯语和汉语

实体检测与识别（Entity Detection And Recognition,EDR）

数值检测与识别（Value Detection And Recognition,VAL）

时间表达检测与识别（TERN）

关系检测与识别（RDR）

事件检测与识别（VDR）

3.TAC Knowledge Base Population(KBP)

KBP对ACE定义的任务进一步修订，适合现代知识抽取的需求主要分为四个独立任务和一个整合任答扮兄务

实体发现与链接（EDL）、槽填充（SF）、事件抽取（Event）、信念和情感（BeSt）、端到端冷启动知识构建

4.Semantic Evaluation(SemEval)

实体抽取

任务定义：抽取文本中的元子信息元素。实体识别可以变成一个序列标注的问题。

序列标注方法：人工特征（词本身的特征、前后缀特征、字本身的特征）

序列标注使用的模型：HMM（隐马尔可夫模型）、CRF（条件随机场）、LSTM+CRF

实现实体链接的一些开源工具：wikipediaminer、DBpediaspotlight、opencalais

关系抽取

从文本中抽取出两个或者多个实体之间的语义关系

关系抽取的方法分类：

1.基于模板的方法

基于触发词的Pattern、基于依存句法分析的Pattern

2.监督学习方法

机器学习方法、深度学习方法

机器学习方法的特征设计：

深度学习方法特征设计：

监督学习的深度学习方法：

1).Pipeline

识别实体和关系分类是完全分离的两个过程，不会相互影响，关系的识别依赖于实体识别的效果

Pipeline方法-CR-CNN模型：仅使用词向量和位置向量作为输入，F1值84.1，超过目前最好的非深度学习方法。

Pipeline方法-Att-CNN模型：应用注意力机制，目前最好的方法。（F1值88.0）

Pipeline方法-Att-BLSTM模型：

2).Joint Model

实体识别和关系分类的过程是共同优化的。

Joint Model-LSTM-RNNs模型：

3.弱监督学习方法

远程监督、Bootstrapping

远程监督方法：知识库与非结构化文本对齐来自动构建大量训练数据，减少模型对人工标注数据的依赖，增强模型跨领域适应能力

Bootstrapping：通过在文本中匹配实体对和表达关系短语模式，寻找和发现新的潜在关系三元组

事件抽取

事件抽取任务

二、面向结构化数据的知识抽取

Mapping languages:

直接映射（direct mapping）

R2RML:RDF中关系数据库的标准转换

映射工具ontop:是一个使用SPARQL将数据库查询为虚拟RDF图的平台

三、面向半结构化数据的知识抽取

DBpedia：维基百科的结构化版本

ZHISHI.me:第一份中文大规模开放链接数据

访问ZHISHI.me的方式：Linked data、Lookup service、SPARQL endpoint、APIs、Data Dump

WEB网页数据抽取

手工抽取

手工方法获取网页信息：通过人工分析，手工写出适合这个网站的表达式，表达式形式可以是XPath表达式，也可以是CSS选择器的表达式。

包装器简介及描述方式

自动抽取

小结

WEB TABLE 抽取简介

1.表格实体链接（entity linking），将表格中各单元格的字符串缺岩映射到给定知识库的实体上。

1).候选生成

2).实体消岐

实体消岐步骤：构建实体消岐图、计算实体链接影响因子

两类实体链接影响因子：每个字符串的初始重要性，不同节点间的语义相关度

实体消岐算法：PageRank，用来整合不同的实体链接影响因子从而做出最终的实体链接决定。

四、实践展示：基于百科数清袭据的知识抽取

Knowledge Collection

Category方法

命名规则方法

Knowledge Fusion

主语融合

宾语融合

1.单值属性：

精确性原则：日期、地点等类型的属性值出现冲突时选择最精确的一个

大多数原则：不同来源的属性值出现冲突时，选择出现次数最多的值

2.多值属性：直接合并去重

3.对infobox属性进行补全

人工编写规则从非结构化文本中抽取属性值

依照指示融合方法将属性值对转换为三元组

打开CSDN APP，看更多技术内容

wikipedia miner

利用维基百科进行文档聚类的时候用到的工具包，很实用，开源的多功能工具箱

属性用途_槽填充（Slot Filling）的定义、用途、意义及其他

撰写本文的原因是作为(伪)机器翻译领域的学生，需要查阅一些NLU的资料。发现google到的文章上来就教你槽填充的方法，让人摸不着头脑。所以在此做一个总结同时也作为和老师讨论的资料。定义定义1One way of making sense of a piece of text is to tag the words or tokens which carry meaning to the sent...

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知识抽取概念

构建知识图谱主要分为数据获取、知识抽取、知识融合和知识加工四个步骤。因为毕业设计涉及到知识抽取中的命名实体识别部分，以此博文来记录供自己日后的学习参考。

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CR-CNN（2015）论文阅读笔记

论文：Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks（CR-CNN，2015）阅读笔记 一、背景 MV-RNN（2012） CNN（2014） FCM（2014） 二、模型 1.Word Embeddings（一般方法） rw = Wwrdvw vw是one-hot向量，Word Embeddings维度为dw。 2.Word Position Embeddings（一般方法） Word Position Embeddi

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NLP -- 公开数据收集

目前网上可供下载的数据众多，但是内容庞杂，把其中比较有用的数据找了出来。wiki系：wikipedia大家都不陌生，它的下载地址是： , 这里有详细介绍：但是wikipedia只是Wikimedia基金会的一个子项目，wikimedi...

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知识抽取与知识挖掘

前言 知识抽取是构建大规模知识图谱的重要环节，而知识挖掘是在已有知识图谱的基础上发现隐藏的知识。 1.非结构化数据的知识抽取 大量的数据以非结构化数据的形式存在，如新闻报道、文学，读书等。我们将从实体抽取、关系抽取和事件抽取进行介绍。 1.2 实体抽取 实体抽取又称命名实体识别，其目的是从文本中抽取实体信息元素，包括人名、时间、地点、数值等。实体抽取是解决很多自然语言处理问题的基础。想要从文本中进行实体抽取，首先需要从文本中识别和定位实体，然后再将识别的实体分类到预定义的类别中去。实体抽取问题的研究开展得比

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最新发布 ontop-vkg 学习

最近要用ontop、h2数据库，搭配protege使用~ 官网链接：

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ontop虚拟知识图谱入门

关于虚拟知识图谱系统ontop的入门实践 官网： 根据指导进行操作实践： 环境: java 8 ,Git,Github,h2数据库 git clone cd ontop-tutorial 数据库设置 为下列工作建立数据库的过程： 解压缩h2的存档(h2.zip) 启动数据库： 在mac/linux上：打开终端，进入H2/bin跑sh h2.sh 在Window

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ontop:一个使用 SPARQL 将数据库查询为虚拟 RDF 图的平台-开源

-ontop- 是一个使用 SPARQL 将数据库查询为虚拟 RDF 图的平台。 它速度非常快，而且功能丰富。

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知识图谱——知识抽取（1）

文章目录知识抽取任务定义概念目的数据源子任务面向非结构化数据的知识抽取实体抽取关系抽取事件抽取 本文主要是归纳整理了王昊奋《知识图谱：方法、实践与应用》这本书里有关知识抽取的非结构化数据抽取的部分。 知识抽取任务定义 概念 知识抽取的概念最早是20世界70年代后期出现在自然语言处理领域的，它是指自动化地从文本中发现和抽取相关信息，并将多个文本碎片中的信息进行合并，将非结构化数据转换为结构化数据。 具体是什么意思呢，我们看一个例子。 这是一段关于苹果公司的介绍文字，它是属于非结构化数据，通过知识抽取，我

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知识抽取-实体及关系抽取

知识抽取涉及的“知识”通常是清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构，而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同，从结构化数据中获取知识用 D2R，其难点在于复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等；从链接数据中获取知识用图映射，难点在于数据对齐；从半结构化数据中获取知识用包装器，难点在于 wrapper 的自动生成、更新和维护，这一篇主要讲从文本中获取知识，也就是我们广义上说的信息抽取。 1. 信息抽取三个最重要/最受关注的子任务： 实体抽取 也就是命名实体识别，包括实体的检测.

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第3章 知识抽取：问题、方法和数据

第三章：知识抽取：问题、方法和数据 知识抽取-问题和方法 问题分析 知识抽取场景（数据源） (半)结构化文本数据：百科知识中的Inforbox、规范的表格、数据库、社交网络、… 非结构化文本数据：网页、新闻、社交媒体、论文、… 多媒体数据：图片、视频 从信息抽取到知识抽取 区别：信息抽取获得结构化数据，知识抽取获得机器学习可理解和处理的知识（知识表示）。 关系：信息抽取建立在信息抽取基础上，都普遍利用到自然语言处理基础、基于规则的包装器和机器学习等技术。 知识抽取例子 ### 知识抽取的挑战 知识的不

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支持中文的deepdive：斯坦福大学的开源知识抽取工具（三元组抽取）

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关于在python中TagMe包的使用说明以及测试

关于在python中TagMe包的使用说明以及测试 最近一段时间，忙着解决wikipedia-miner这个折磨人的自然语言处理工具，工具很强大，可以获取概念在维基百科当中的许多信息，还可以解决概念的歧义和标注问题。但是唯一的缺点就是安装很麻烦（是一个类似于SSM的javaweb项目），因为维基百科数据库很大，因此在数据的预处理阶段需要使用大数据的Hadoop等技术。从去年一直到今年都没解决这个安...

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wikipedia的使用

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基于wikipedia的摘要系统

传统的基于图的摘要，我们所选择作为摘要的句子，不仅应该与主题相似而且相似于与主题有很高相似度的句子。     基于 wikipedia相似度计算方法分为四部曲。     The first one is sentence wikipedia.     传统的BOW方法是利用tf-tdf把句子刻画成一个词的向量。本文中把句子wikipedia化的方法是利用exact—match策略，首先抽取w

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知识图谱构建工具_CCKS-2017 行业知识图谱构建与应用-下篇

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数据库课程设计

c语言文件读写操作代码

[img]

知识图谱基础组件RDF、RDFS、OWL

在知识图谱中，一个语句可以看做是一个知识

举个例子：猫是哺乳动物

每条知识标识为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)

Subject : 主语

Predicate: 谓词

Object ：宾语

在“猫是哺乳动物”这条知识中

猫：主语

是：谈瞎雹谓词 用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项

动物：宾语

RDF(Resource Description Framework)，资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。RDF的作用就是描述上面提到的SPO三元组

将知识规范化之后，就是存储和传输的问题

目前，RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。

下面介绍一种使用的最多的方式 Turtle

以伪满皇宫博物院知识图谱为例，网上有很多例子，自行参考

同一个实体的多个属性可以紧凑表示，注意每一条后面末尾分号 ; 和逗号 . 的区别

在第一篇文章中说过，RDF在使用的时候还有很多局限性，这种局限体现在对事物含帆的抽象能力上，举个例子

猫是哺乳动物 ，这个知识在不同的语境中有不同的意思

这个时候简单的

无法具体的区分要表示的是哪种意思

这时候就需要扩展规则 RDFS

还是以上面伪满皇宫博物院为例

此时，我们就要区分实体和类的不同了，用RDFS描述下上面的知识图谱

介绍下其中的几个关键字

RDFS中还有很多关键字，如 rdfs:subClassOf 等，详细可以参考 W3C文档

相对于RDFS，可以更加细化图谱中的关系

例如：其中 w 可以看做是一个实体罗纳尔多， 也是一个实体，代表罗纳尔多的出生地，但是他是一个实体，不是罗纳尔多实体的属性，所以，数据之间有两种关系

另外延伸想象，是不是可以让数据具有推理能力，举几个例子

经过这样的一些逻辑定义，就使得数据具有了逻辑推理能力，这些功能的扩展，可以通过OWL完成，具体的属性见 W3C文档

这样经过修改后，上面的知识图谱可以表示为

上例子中数据属性和实体属性分别用 owl:DatatypeProperty 和 owl:ObjectProperty 表示

OWL中还有很多其他适用于推理的字段，下面列举几个

在融合数据的时候，OWL也可以去到很神侍好的作用，例如：A的数据中定义的一个Person1，B的数据中定义了一个Person2，假如这两个数据中定义的Person是一样的，那么当A数据和B数据融合的时候，就可以使用OWL很好的融合，避免数据的重复定义

本体映射主要有以下三种

OWL中这种关系描述的属性定义，可以大大的增加推理机制，使海量的数据再处理的时候，不用一个一个的补全之间的关系，只要定义属性关系就好

基础知识-知识图谱

知识图谱的构建形式：

自顶向下：先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。

自底向上（常用） ：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。

（1）语义信息抽取； （2）多元数据集成与验证（知识融合）； （3）知识图谱补全

知识库分类：

开放链接知识库：Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO。包含大量半结构化、非结构化数据。

垂直行业知识库（特定领域）：IMDB（影视）、MusicBrainz（音乐）、ConceptNet（概念）等。

基于规则与词典的方法（为目标实体编写模板，然后进行匹配）：编写大量规则或模板，覆盖领域有限，难以适应新需求

基于统计机器学习的方法（机器学习，训练模型，识别实体）：监督学习算法受训练集限制，准确率和召回率不够理想

（ 召回率：真阳性 / 真阳性 + 假阳性；准确率：真阳性 + 真阴性 / 真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性 ）

面向开放域的抽取方法（面向海量的Web语料）：通过少量实体实例建立特征模型，再通过它应用于新的数据尘橡集，给新实体做分类与聚类。（迭代扩展）

早期：人工构造语义规则以及模板的方式；

实体间的关系模型代替了早期的人工构造；

面向开放域的信息抽取框架（OIE）：对隐含关系抽取性能低下。

（ 隐含关系抽取：基于马尔科夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含关系抽取方法 ）

可以将实体属性的抽取问题转换为关系抽取问题

分布式表示 目的在于用 一个综合的向量来表示实体对象的语义信息 ，这种形式在知识图谱的计算、 补全 、推理等方面起到重要的作用：

1、语义相似度计算：实体间的语义关联程度，为自然语言处理（NLP）等提供了极大的便利

2、

消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一致性问题。

（1）待对齐数据分区索引；

（2）利用相似度函数或相似性算法查找匹配实例；

（3）对齐算法（成对实体对齐、全局（局部）集合实体对齐）进行实例融合。

经过实体对齐后得到一系列的基本事实表达，然后事实并不等于知识，它只是知识的基本单位。

本体相当于知识库的模具，使其具有较强的层次结构和较小的冗余程度。

可分为人工构建和数据驱动自动构建。

数据驱动的本体自动构建：

①纵向概念间的并列关系计算：计算两个实体间并列关系的相似度，辨析他们在语义层面是否属于同一个概念。

②实体上下位关系抽取。

③本体生成：对各层次得到的概念进行聚类，并为每一类的实体指定1个或多个公共上位词。

通常是与实体对齐任务一起进行：对知识可信度进行量化，保留置信度较派谈旁高的，舍弃置信度较低的。

主要包括模式层的更新与数据层的更新。

一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等

（1）一阶谓词逻辑：以命题为基本，命题包含个体（实体）和谓词（属性或关系）。

（2）基于描述逻辑的规则推理：在（1）的基础上发展而来，目的是在知识表示能力与推理复杂度之间追求一种平衡。

（3）通过本体的概念层次推理。

一些算法主要是 利用了关系路径 中的蕴涵信息：

通过图中两个实体间的多步路径来预测它们之间的语义关系，即从源节点开始，在图上根据路径建模算法进行游走，如果能够到达目标节点，则推测源节点和目标节点间存在联系。

（ 关系路径的建模研究仍处于初期阶段，需要进一步探索完成 ）

参考文献：

[1]徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳.知识图谱技术综述[J].电子科侍咐技大学学报,2016,45(04):589-606.

知识图谱补全

前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。

以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。

往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组袭源成的RDF了。

但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些 ，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。

例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。

在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。

在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。

正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。

本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因碧禅禅此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。

例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。

描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。

比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非悔尘此概念类型。

经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。

对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。

此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。

将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。

可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。

注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。

①结构嵌入表示法

②张量神经网络法

③矩阵分解法

④翻译法

跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全

（1）解决长尾实体及关系的稀疏性。

知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。

（2）实体的一对多、多对一和多对多问题。

对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。

（3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。

新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。

（4）KG中关系预测路径长度会不断增长。

关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。

参考文献：

[1]王硕,杜志娟,孟小峰.大规模知识图谱补全技术的研究进展[J].中国科学:信息科学,2020,50(04):551-575.

知识图谱技术的技术流程

知识图谱技术的技术流程内容如下：

一般流程为：首先确定知识表示模型，然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识，接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升，最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现方法，如语义搜索、问答交互、图谱可视化分析等。

1.知识来源

可以从多种来源获取知识图谱数据，包括文本、结构化数据库、多媒体数据、传感器数据和人工众包等。

每一种数据源的知识化都需要综合各种不同的技术手段。例如，对于文本数据源，需要综合实体识别、实体链接、关系抽取、事件抽取等各种自然语言处理技术，实现从文本中抽取知识。

2.知识表示与Schema工程

知识表示是指用计算机符号描述和表示人脑中的知识，以支持机器模拟人的心智进行推弊册衡理的方法与技术。知识表示决定了图谱构建的产出目标，即知识图谱的语义描述框架（Description Framework）、Schema 与本体（Ontology）、知识交换语法（Syntax）、实体命名及ID体系。

3.知识抽取

知识抽取按任务可以分为概念抽取、实体识别、关系抽取、事件抽取和规则抽取等。传统专家系统时代的知识主要依靠专家手工录入，难以扩大规模。

现代知识图谱的构建通常大多依靠已有的结构化数据资源进行转化，形成基础数据集，再依靠自动化知识抽取和知识图谱补全技术，从多种数据来源进一步扩展知识图谱，并通过人工众包进一步提升知识图谱的质量。

4.知识融合

在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据中获取知识输入。例租做如，关联开放数据项目（Linked Open Data）会定期发布其经过积累姿者和整理的语义知识数据，其中既包括前文介绍过的通用知识库 DBpedia 和 Yago，也包括面向特定领域的知识库产品。

5.知识图谱补全与推理

常用的知识图谱补全方法包括：基于本体推理的补全方法，如基于描述逻辑的推理[67-69]，以及相关的推理机实现，如 RDFox、Pellet、RACER、HermiT、TrOWL 等。这类推理主要针对TBox，即概念层进行推理，也可以用来对实体级的关系进行补全。

6.知识检索与知识分析

基于知识图谱的知识检索的实现形式主要包括语义检索和智能问答。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT 设备等各种信息资源。

关于知识图谱补全和知识图谱补全 图神经网络的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。