如何开始知识图? .docx
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如何开始知识图?
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如何开始知识图?
如何开始知识图?
任何学科都重要的不是静态知识本身,而是建立
知道发生了什么(),知道发生的情况(),最后知道发生了什么()。最重要的是要出生。由于洞察力,我们可以看到关键点,因此我们可以期待未来的方向并逐步遵循它。
作为知识图,它绝不是在图数据库中写的。也许用规则编写表可以称为成功的应用程序。像所有学科一样,它需要长期和艰苦的努力。只有通过完全了解古人的成就,我们才能取得一点结果。
作为人工智能(AI)的一个分支,知识图,例如AI的其余部分,需要知道其优势,甚至更是如此。
很短。特别是AI的各种学校都充满了各种学校,并且如果您无法在概述中无法理解,则很难做到,各种经验主义(机器学习),(神经网络),理性主义(知识工程)和行为主义(机器人)的质量很难做到。
正确的技术选择通常盲目地认为可能排除了一项技术。 AI是一个
一个需要广泛视野的主题。
知识图波和一系列用于知识提取,表达,存储和检索的技术。即使您想取得微小的成功,也需要数年的研究。以下列表应该是每个知识图从业人员应该知道的一些基本技能:
了解网络发展的历史,并理解为什么互连和开放性是知识结构形成中最重要的事情。 (我首先列出了,这是我的偏见
但是我认为这是最重要的
)
知道RDF,猫头鹰,
这些W3C技术仓库,知道它
他们的优势和局限性。可以使用
RDF数据库和推理机。
了解描述逻辑的一些基础知识,并了解描述逻辑与一阶逻辑之间的关系。
了解模型理论,否则将无法完全理解它
RDF和猫头鹰。
了解图灵机和基本算法的复杂性。知道什么是解决方案,
判断力,一致性和一致性,
p,np,。
最好知道一个更合乎逻辑的程序(
),少量涉足
答案集程序(),一些了解LP和ASP的小工具。这些东西是规则引擎的核心。如果您对正则表达式不满意,如果是else,请了解有关这些内容的更多信息。
哦,当然,您必须小心的表达方式。熟悉正直的各种工具。
从常规语法到自动机器。我不了解自动机的许多高效模式提取计算
我什至无法理解法律。
熟悉常识基础,不需要从头开始制作轮子,例如
,Yago。
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熟悉构建数据建模的基本方法,
例如,ER,面向对象,
嗯
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脑图。
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学会使用一些本体论作者,例如。 (这是一个价格
本体作者价值120亿美元)
熟悉任何关系数据库。递归查询将使用存储过程编写。了解哪些物有意义,传达封闭和关闭推理。
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熟悉任何类型的图形数据库。了解图表的本地索引与关系的全球索引之间的理论和实践绩效差异。
熟悉词汇分析的基本工具,例如单词分词和言论部分标记
熟悉句法分析的基本工具,例如组件分析,依赖语法分析和深入的语法分析
熟悉TFIDF,主题模型和分散表示的基本观点和工具。知道如何计算两个单词的相似性以及单词和句子之间的关系。
知道如何区分命名实体。知道一些常用的词汇列表。知道如何使用规则进行关系提取。
为了加深以上内容,我们必须掌握机器学习,识别,分类,聚类,潜在和回归的一些基本视图。掌握某些机器学习工具包的使用。仔细使用一些深度学习方法。幸运的是,在了解神经网络的局限性之后,我将首先使用BP。如果您使用LSTM。
了解古代人建造的各种数据库,例如
,。熟悉一些常用的。
了解信息检索的基本来源。知道各种构造的索引成本。
掌握solr/的使用。
学会混淆并使用多个数据库放置构造和非构造数据
一起使用。了解数据建模和查询的成本。
学习一些视角原型工具,例如轴和。
快速执行MVP。
以上是缺少一万分之一的一些安排。知识图是交错且实用的
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当然,您不必在做事之前学习几年。
?,,。
所以。
去CNKI搜索中国对某些相对良好期刊的评论应该是最快入门的方法:知识图,也称为知识领域可视化或知识领域映射地图,是一系列不同的图形,显示了科学知识的发展进步和结构关系。它使用可视化技术来描述知识资源及其载体,探索,分析,建立,绘制和披露知识及其相互联系。知识图的学习应主要掌握核心。所谓的核心是建立知识图知识基础,这会影响许多关键技术。首先,在知识图中建立实体与实体之间的关系。其次,实体提取并不容易。
事物,提取是指在没有构造或半构造的情况下从Web文档中提取构造的信息,并将其与某个实体的观点联系起来。实体的所有信息都在多个Web文档中。如何消除噪音和清晰的歧义存在巨大的挑战,并将所有相关的可靠信息与同一实体联系起来。最后,有必要很好地组织和存储提取的实体和关系信息,以便可以快速访问和操作。
1。知识图技术系统知识图的建立主要影响知识建模,知识提取,知识整合,知识存储,知识计算和知识响应。
使用它详细列出以下内容:2。知识图实现方法使用现有的集合工具(例如LOD2,)扩展现有设定工具的基础,以将各种工具结合到知识图的生命周期。
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性的发展是从头开始建立的
3。下面的技术体系结构知识图架构,主要包括以下
几个部分:
:由专家创立
自下而上:从现有行业标准转变;从现有的高质量数据来源(例如
百科全书的转化
:例如,Protégé,
,Swoop,obo-edit等,缺点是它需要个人编辑。
编辑,没有并联的多人写作
,可以提供文件导入,
etl,
,三种方式:构建数据,
例如RDB
数据中的数据直接
ETL或文件上传半构建数据,
像百科全书一样
配置
分析逻辑文档和文本数据,
像普通网络
数据,使用文本提取引擎的自然语言处理技术
(NLP),机器
学习,使用构造知识数据的提取
,半结构化数据,非结构化数据
RDF中的知识表达形式是一致的,RDF易于存储和查询。
详细的知识融合主要包括以下两种类型:合并外部知识库:
数据层的融合和模式层的融合打开数据集成框架:LDIF合并
关系数据库:将关系数据转换为RDF格式,现有工作
工具,,,,
等待
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,但详细
在实施过程中,您需要根据详细的业务需求选择存储方法。下表总结了
各种存储方法的功能:关系数据库存储三重表(S,P,
O):近似RDF存储结构,以单位为单位存储。语义比较
为了澄清问题:大量自链接操作的费用很大
关系数据库存储属性表:具有相似属性的主题被收集到表格中
类似的关系数据结构,每个数据代表一个实体,每列代表
财产问题:(1),RDF敏感性(比一阶高的关系查询非常
(2)查询时,您必须指定属性,并且不可能检查不完整的属性。
询问
关系数据库存储垂直切割:基于属的谓词区分三重表
自然界的差异是在数据表中建立的,数据结构相对清楚:(1),大量
数据表(2),删除属性很昂贵
关系数据库存储RDF存储:专门设计用于以三份形式存储数据
设计的专用数据库已索引六次(SPO,SOP,PSO,
POS,OSP,OPS)方法解决了三重搜索的效率问题。
积分:(1),有效实现三模式query()(2),,
有效的合并 - 两种三重模式
缺点:(1),六倍索引意味着6倍空间支出(2),更新保护
高成本
图形数据库存储:图数据库的构造定义大于RDF数据库
一般,在图形构造中实现节点,边缘和属性以执行图形数据
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存储,典型的开源图数据库是Neo4J。优点:数据库为自己提供了完美的图形查询语言,并支持各种图形发现算法。缺点:图数据库的扩展存储成本很高,数据更新速度很慢,并且大节点的处理费用很高。
按时数据存储:知识图中的时态信息包含以下四个方面:事实的生成时间。某个事实的有效时间。特定历史时期某个对象的状态。过去的准时间版本中的知识图。
存储原理关系数据:使用图形数据存储关系数据:将作为记录数据存储在适当的存储中,并与图中的实体链接相关。属性类型数据:由于实体的数值属性存储在知识图时类型数据中:
这些图与RDF,OWL和几种类型密切相关。详细的功能和用途如下:用于支持语义网络的相关应用程序。学习Jena需要XML,RDF,OWL和其他方面的知识。 RDFOX是一种高度可扩展的内存RDF三重存储,支持共享存储器并行数据推断。这是
用C ++编写的跨平台软件,带有Java包装器,可以
轻松地与任何值得Java的解决方案集成
并对查询的结果进行排序
人类计算机的互动整合了现有的可视化工具以实现知识图的可视化
改变。常见的可视化工具,例如,等。
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Liu 老师提供的两篇论文详细介绍了知识图的问题。
简介,特别适合入门。在这里,我将提供一些特别出色的个人经验
适用的论文供参考。 Ma下,Li ,
技术评论[J]。计算机研发,2016年,(01):165 - ,,, [J] .an/,,
(2015),, [j]。,(2011)pp。
695 - ,:[J] .ering(:25,第1期:1,)otero- ,,
Rodríguez-Martí:[J]。,(2015年)
949--971课程简介:此知识图课程主要包括三个多数:
知识图的工程方法。指导学生理解和掌握知识图的基本观点和发展历史,整理知识图的技术系统,掌握知识图的核心技术原理,并建立知识图工程的方法论思想。
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知识图的实用技术。从实际战斗开始,它围绕着系统的知识表示,知识提取,语义搜索,知识问题和答案,知识推理,知识整合和其他系统
引入与知识图有关的实用技术使学生具有开发与应用程序相关的知识图的基本能力。
知识图的典型应用。加入医疗保健,金融,电子商务等的实质性应用程序方案,并介绍知识图的各种技术要点的实质应用方法,以便
学生有能力结合自己的背景来开发知识图技术实践的应用。
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