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知识图谱入门系列

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 18:06 标签:知识表示符号
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问答、推理、分析等多方面的应用目标;(4)从以离散的符号逻辑表示向以连续的向量空间表示方向发展。 传统常识知识库如 Cyc 的知识表示语言主要以一阶谓词逻辑(FOPC)为基础电商 知识图谱,扩展了等价(Equality)、缺省推理(Default reasoning)、斯科林化(Skolemization) 和部分二阶谓词逻辑等知识表示能力。基于描述逻辑(Description Logic)的本体语言(Ontology),如 EL++,为可判定可扩展的自动推理提供了知识表示理论基础,并更加侧重于 TBox 概念型知识。 而现代知识图谱如 Freebase、Wikidata、Yago、Schema.Org 等都在逻辑的语义表达方面降低了要求,并以事实型知识为主。例如电商 知识图谱,Freebase 的知识表示框架只包含如下几个要素:对象-Object,事实-Facts,类型-Types 和属性-Properties。“Object”代表实体;一个“Object”可以有一个或多个“Types”;“Properties”用来描述“Facts”;并使用复合值类型(CVT:Compound Value Types)来处理多元关系。

Schema.Org 只定义轻量的 Schema,突出 ABox 事实型数据的重要性。 此外,随着表示学习与深度神经网络的发展,一个重要的发展趋势是基于向量的知识表示方法得到越来越多的重视。传统基于逻辑的符号知识表示的优点是基于显性知识表示,因而表示能力强,能处理较为复杂的知识结构,具有可解释性,并支持复杂的推理。基于表示学习的连续向量表示优点是易于捕获隐性知识,并易于与深度学习模型集成,缺点是对复杂知识结构的支持不够,可解释性差,不能支持复杂推理。目前,基于符号和基于向量的知识图谱表示并存并逐步相互融合。 2.2 基于符号的知识图谱表示方法 目前大多数知识图谱的实际存储方式都是以传统符号化的表示方法为主。大多数开放域的知识图谱都是基于语义网的表示模型进行了扩展或删改。下面主要以语义网的知识表示框架为例简要介绍基于符号的知识图谱表示方法。当然,语义网只是符号知识表示框架和方法的一种。  RDF RDF是最常用的符号语义表示模型。RDF的基本模型是有向标记图(Directed Labeled Graph)。图中的每一条边对应于一个三元组(Subject-主语,Predicate-谓语,Object-宾语)。一个三元组对于一个逻辑表达式或关于世界的陈述(Statement)。

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