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机器学习 - 知识图谱.pdf 26页

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 19:03 标签:机器学习信息存储
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机器学习知识图谱 复旦大学 赵卫东 博士wdzhao@fudan.edu.cn 章节结构 • 知识图谱– 知识图谱相关概念– 知识图谱的存储– 知识图谱挖掘与计算– 知识图谱的构建过程 知识图谱示例《人民的名义》知识图谱 检索和问答知识图谱 • 知识图谱是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,由实体之间通过关系相互连接,构成网状的知识结构。 • 知识图谱的目标是为了让机器能够理解文本背后的含义。为此,需要对可描述的事物(实体)进行建模,填充它的属性,拓展它和其他实体的联系,即构建机器的先验知识。此外,还涉及知识提取、表达、存储和检索一系列技术。 • 知识图谱首先是由Google于2012年提出,目的是为了提升搜索结果的质量和提高检索效率,有知识图谱作为辅助,搜索引擎能够理解用户查询背后的语义信息,获取字符串背后隐含的对象或事物,这样返回的结果更为精准。此后,各个机构也开始着手打造各种知识库,比较知名的有DBPedia、NELL、OpenIE、Freebase、GoogleKG、BabeNet、WordNet和Yago等。 知识图谱相关概念 议程 • 本体这个术语来自哲学概念,用于描述实体和实体间的关系。

例如,“描述”都是“本体”的外在符号,人们所看到的图像、说的语言、对事物的感觉都是符号到本体的某种映射,所以它只可意会不可言传。在信息科学中的本体指的是语义层面的意思。在人工智能领域中,本体就是用详细的描述方法定义出来的概念或者概念体系,建立本体的过程就是一个定义概念的过程 • TomGruber把本体定义为概念及其关系的形式化描述。本体类似于数据库中的表结构,主要用来定义类和关系,以及类层次和关系层次等。最常用的本体描述语言有RDF和网络本体语言(OntologyWebLanguage,OWL)等,可以用于定义同义词、反义词,以及对属性的值域施加约束等。本体通常被用来为知识图谱定义图谱结构,个本体库是由类、属性和实例组成,在OWL里统称为实体(entity)知识图谱相关概念议程 • 知识库(KnowledgeBase)是人工智能的经典概念之一。最早作为专家系统(ExpertSystem) 的组成部分,用于实现决策推理。知识库中的知识有很多种不同的形式,例如本体知识、关联性知识、规则库和案例知识等 • 链接数据(LinkedData)是由TimBernersLee于2006年提出,为了强调语义互联网的目的建立数据之间的链接,而非仅仅把结构化的数据发布到网上。

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链接数据最接近于知识图谱的概念 • 语义网络(SemanticNetwork)最早是1960年由认知科学家AllanM.Collins作为知识表示的一种方法提出。其中WordNet是最典型的语义网络。与知识图谱相比,早期的语义网络更加侧重描述概念及其之间的关系,而知识图谱更加强调数据或事物之间的链接常见的知识图谱 议程知识图谱的存储 议程 • 按照存储方式的不同,知识图谱的存储可分为基于表结构的存储和基于图结构的存储。 • 基于表结构的存储采用二维数据表的方式存储数据,例如三元组表、属性表以及关系数据库 • 基于图结构的存储可以使用图数据库 知识图谱的三元组表存储 知识图谱的属性表存储 知识图谱的图存储 知识图谱挖掘与计算 议程 • 知识图谱的挖掘主要是基于图运算的理论,从海量结点中寻找权威节点(重要节点),与目标节点最近(路径最短)且最权威的节点 • 最短路径路径算法有Dijkstra算法和Floyed算法 • Dijkstra算法步骤:– 初始时,S只包含原点v,距离为0 。用U表示与S对立的顶点集合。– 从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k加入S集合。– 以k为另一个原点,对U中每个顶点修改到原点的最短距离,若到k的距离小于到v 的距离,则将原有的距离修改为更小的值。

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