面向中文知识图谱构建的知识融合与验证

6个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种

基于多数据源融合的医疗知识图谱框架构建研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4f3787838.html, 基于多数据源融合的医疗知识图谱框架构建研究作者：庞震刘剑来源：《科学与信息化》2019年第35期摘要随着科学技术的发展，我国逐渐进入到大数据时代，基于数据驱动的医疗辅助决策以及医疗健康知识挖掘受到人们的极大关注。医疗知识图谱是医疗信息分析和知识服务的基础，在医疗人工智能和医疗信息检索中发挥着重要作用。本文以医疗领域的实际应用需求为出发点，提出了多数据源融合的医疗知识图谱构建的理论框架。关键词医疗知识图谱;多源数据融合;实体识别;实体链接;实体关系引言近年来，随着计算机科学与互联网技术的飞速发展，人们的生活方式发生了巨大的改变。电子商务以及移动互联网技术的风起云涌，使得人们平时并不在意的一些生活数据正在以洪水之势从互联网的四面八方向各大网站及数据中心汇集，引发了数据规模的爆炸式增长。受复杂网络系统和社会网络分析的引入以及信息可视化技术的突破发展，基因图谱、GIS和超文本的可视化影响，知识图谱被正式提出。 1 知识图谱概念知识图谱是语义网络的一种表现形式，语义网络是指由数据构成的网络，是以信息为节点、关系为边的有向图，核心思想是可视化地展现结构化的信息和信息之间的逻辑关系。谷歌高级副总裁艾米特·辛格博士提出，“构成这个世界的是实体，而非字符串”。因此知识图谱在此基础上以现实世界中的“实体”为节点，以实体之间的关系为边，将现实世界不同种类的信息以关系的形式结合在一起。通过知识图谱，可以获取知识和知识之间的逻辑关系，将抽象的知识可视化地展现出来，以及得到每一知识点全面的结构化信息[1]。 2 知识图谱的构建方法 2.1 多数据源融合的医疗知识图谱构建思路融合多源数据的医疗知识图谱首先通过各个渠道获取医疗文本大数据，然后对各类数据采用XML 统一格式、进行数据清洗、分词和詞性标注，接着采用机器学习方法进行医疗实体识别及实体关系标注;然后以疾病为中心，挖掘其他实体与疾病之间的关系，并利用 RDF 和 Neo4j 进行存储和呈现;针对不断增长的各类医疗大数据和实际应用需要，可以利用 Spark 技术

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

知识图谱构建方法研究

知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

中文知识图谱构建的关键技术

Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.360docs.net/doc/4f3787838.html, 2017-07-13

Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications

KG-based Search Engine

?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版 protege汉化版Protege软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具。相比与其他的本体构建工具而言，Protégé最大的好处在于支持中文，在插件上，用Graphviz 可实现中文关系的显示。为了方便大家，在北理工张华平博士的带领下，对protege汉化后又对webprotege进行了汉化，并成功上线，使大家可以在线进行知识图谱语义本体的自动构建。webprotege汉化版知识图谱语义本体的构建流程图：知识图谱包括实体与关系节点代表实体连边代表关系事实可以用三元组表示(head, relation, tail) 概念发现1．格式解析对PDF、Word、XML等主流文档，抽取出结构化的文本信息。2．分词标注NLPIR-ICTCLAS 分词系统可以融合已有本体库，实现专业领域的分词标注。3．概念发现(1).NLPIR-ICTCLAS新词发现可直接从原始语料中直接发现新词、新概念。(2).采用基于规则与统计相结合的方法实现从新词中过滤筛选本体概念。关联计算使用POS-CBOW模型对数据进行训练，然后对数据完成

关联关系分析。POS-CBOW方法综合了词性、词的分布特点，采用word2vector改进模型，通过训练，自动提取出了语义关联关系。如果训练文本为专业领域的生语料，该模型可以产生专业领域的本体关联关系。依存句法分析关系抽取实际上是实体与关系的抽取，一般是通过上面提到的三元组方法不断迭代实现。例：1、通过“X是Y的首都” 模板抽取出(中国，首都，北京)、(美国，首都，华盛顿)等三元组实例；2、根据这些三元组中的实体对“中国-北京”和“美国-华盛顿”可以发现更多的匹配模板，如“Y的首都是X”、“X 是Y的政治中心”等等；新发现的模板抽取更多新的三元组实例，通过反复迭代不断抽取新的实例与模板。集成验证构建工具---- Protégé1.OWL:W3C开发的一种网络本体语言，用于对本体进行语义描述。类(Class)、个体(Individual)、属性(Property) 2. Protégé: 斯坦福大学基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件，是语义网中本体构建的核心开发工具。效果展示：知识图谱自动构建在线云平台

融合因果事件的知识图谱构建及其应用研究

融合因果事件的知识图谱构建及其应用研究知识图谱以网络化的方式将互联网上海量的知识资源整合起来,构成一张巨大的语义网络,提供了一种更好地组织和利用信息的能力,已经发展成为大数据时代的基础设施。随着信息抽取技术的发展和实际应用的需要,人们开始从非结构化的文本中挖掘事件知识。事件知识是一种重要的决策依据,在我们身边,每天都会发生各种事件,这些事件通常不是孤立存在的,往往存在着某种语义上的因果逻辑。事件之间的因果逻辑是一种十分有价值的知识,将因果事件知识作为知识图谱的补充,可以进一步丰富和完善知识图谱,从而让知识图谱在实际应用中发挥更大的价值。本文以金融领域为例,首先基于半结构化的数据构建初步的金融知识图谱,然后从非结构化的金融新闻中抽取因果事件知识,并将其融合到金融知识图谱中,进一步丰富和完善了金融知识图谱,从而用于基于知识图谱的分析与决策等应用场景中。本文主要完成了以下工作:提出了金融知识图谱的构建框架;在详细调研和分析金融领域的概念和知识的基础上,将金融领域重要的概念和类抽象出来,并且详细的定义了实体的属性和值域,完成了金融本体库的构建;同时,针对D2R 工具将关系数据库映射为RDF图的过程中会出现冗余信息的问题,本文提出了一种数据表设计原则,将实体和实体关系分开建数据表存储,很好的解决了这个问题;然后使用D2R工具完成了知识抽取;最后将知识图谱存储在Neo4j图数据库中,实现了初步的金融知识图谱的构建。采用序列标注方法,将因果事件抽取任务转化为序列标注任务,实现了从非结构化的金融新闻中抽取因果事件。实验对比了三种不同序列标注模型,发现基于BiLSTM+CRF模型具有最好的性能,在测试集上的F1达到了79%。然后利用该模型从新闻中共抽取了5278个因果事件对,将因果事件对中的“原因事件”和“结果事件”分别当作实体,构造出<原因事件,因果关系,结果事件>三元组,接下来通过向量空间模型来计算事件之间的相似度,从而构建<事件,相似关系,事件>的三元组;最后,将事件作为实体、事件与事件的因果关系、事件与事件的相似关系以及事件和与事件相关联的实体连接为关联关系加入到知识图谱中,从而进一步丰富和完善知识图谱的知识。基于最终构建好的金融知识图谱,结合“长春长生疫苗事件”和“智利地震事件”两个实例,分析

个方面分析知识图谱的价值和应用

以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程

知识图谱软件说明书

图谱软件高频关键词和矩阵 1、打开Bde-install，然后双击BDE-install.EXE，安装 2、解压BICOMBV1.0成BICOMB，打开建立BICOMB桌面快捷方式。打开BICOMBV1.0，选择BCOMB文件夹，双击BICOMB.exe。 3、打开中国知网，进入资源总库，点击期刊下面的中国学术期刊网络出版总库，输入要检索的关键词，限制年份。每页显示50条，然后全选，导出参考文献。再全选，导出参考文献。点击自定义，全选，然后导出。 4、打开导出的文本，选择文件中的另存为，然后编码为ANSI保存。编辑中的替换，把Keyword-关键词:等替换为关键词:，选择全部替换。同样替换题名、摘要、年、作者。 5、打开BICOMB运行软件，点击增加，然后项目编号为1或其他数字都可以，格式类型为CNKI中文。点击左边的提取，选择文档，把刚才的文本导入，点击提取，再选择关键词。点击左边的统计，选择关键词，点击统计。选择大于或等于百分之27的频次，导出至excel。点击矩阵，频次阈值是百分之27到频次与最高的频次，生成，然后导出矩阵txt。合并问题在原始数据TXT中进行。如把高职院校替换为A，再把高职替换为A，最后把A 替换为高职院校。把相似矩阵中有引号的关键词在原始数据中替换为没有引号。 SPSS软件相似矩阵和树状图 1、打开CRACK中的LSERVRC，解压到桌面。 2、双击setup.exe 3、许可证下面的“√”去掉，再点击确定。 4、桌面的LSERVRC剪切到C盘program files中找到IBM——SPSS——statistics——20 5、重启，从开始菜单打开SPSS20 6、SPSS文件——文本数据——导入原始矩阵TXT文件——下一步.....——文件（另存为）——分析——分类——系统聚类——V1放入标准个案，V2到V..放入变量——统计量（勾选相似性矩阵）继续——绘制（勾树状图）继续——方法（点二分类，选ochiai）继续——确定——看到矩阵，点击右键——导出，另存为（类型excel），文件自己放——确定。 7、快速双击树状图——编辑——复制——打开菜单的画图——编辑——粘贴——另存为。多维尺度分析 1.文件打开数据，文件类型为EXECL，打开相似矩阵。删除第1、2行，再删除最后1行。把汉字前的数字与冒号一个个删掉，然后剪切，点击左下角的变量视图，从V2开始粘贴。把第1行、最后1行删掉，把类型改为数值，复制数值把下面的全粘贴为数值。把小数改为2，然后把度量标准全改为度量。另存为。 2.分析——度量——多维尺度（点最后一个），把所有变量放右边。 3.选择从数据创建距离——度量——选择区间（Euclidean距离）——标准选择Z得分，按照变量——模型（没有变化）——选项（组图）。把感知图另存为。

【CN110085307A】一种基于多源知识图谱融合的智能导诊方法和系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910271117.6 (22)申请日 2019.04.04 (71)申请人华东理工大学地址 200237 上海市徐汇区梅陇路130号申请人上海申康医院发展中心 (72)发明人叶琪　何萍　刘道文　魏明月　姚华彦　薛魁　 (51)Int.Cl. G16H 40/20(2018.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 17/27(2006.01) (54)发明名称一种基于多源知识图谱融合的智能导诊方法和系统 (57)摘要本发明属于计算机应用领域，公开了一种基于知识图谱的智能导诊方法，该方法解决患者的精确导诊的问题。该方法包括：构建症状-疾病- 科室知识图谱；采集用户症状描述信息、性别和年龄段信息；通过实体识别及症状标准化过程识别用户症状描述信息中的症状集、患者预判疾病集；将用户的症状集通过改进的TF -IDF算法计算得到用户可能患有的疾病集和每种疾病的权重；利用用户可能患有的疾病集、每种疾病的权重和症状-疾病-科室知识图谱，通过融合疾病权重及疾病-科室关联度的计算得到推荐的科室的权重；根据科室权重的排名，确定推荐的科室。权利要求书3页说明书8页附图1页CN 110085307 A 2019.08.02 C N 110085307 A

1.一种基于多源知识图谱融合的智能导诊方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：构建症状-疾病-科室知识图谱；采集用户症状描述信息、性别和年龄段信息；通过实体识别及症状标准化过程识别用户症状描述信息中的症状集、患者预判疾病集；将用户的症状集通过改进的TF -IDF算法计算得到用户可能患有的疾病集和每种疾病的权重；利用用户可能患有的疾病集、每种疾病的权重和症状-疾病-科室知识图谱，通过融合疾病权重及疾病-科室关联度的计算得到推荐的科室的权重；根据科室权重的排名，确定推荐的科室。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建症状-疾病-科室知识图谱，具体包括：定义症状-疾病-科室知识图谱的模式图，所述模式图包括疾病、症状、科室概念，疾病-症状、疾病-科室、疾病-疾病的关系；在预定的医疗百科网站抽取模式图中的疾病、症状概念相关的疾病词和症状词，将疾病词、症状词作为知识图谱的节点，然后利用疾病节点通过预定的医疗百科网站出现的症状关联词建立与疾病关键词之间“疾病-症状”关系，根据出现的疾病同义词建立“疾病-疾病”的同义关系；利用疾病名成分词典将临床医疗数据平台中的疾病名称进行标准化；在预定的临床医疗数据平台中抽取模式图中的疾病和科室概念，将疾病词、科室词作为知识图谱的节点，根据临床医疗数据中疾病对应的科室建立“疾病-科室”的关系。 3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的TF -IDF算法具体包括：获取任意疾病(d)与症状(s)在百度中联合搜索贡献度n s -d 和疾病d在百度中的搜索贡献度n d ；计算疾病d和症状s关联出现的概率prob s -d ，其公式为：取出所述用户症状集S＝{s 1,s 2,...s i ,...,s n }中的每个症状s i ，搜索症状s i 在所述疾病-症状-科室知识图谱中映射的疾病，得到症状s i 对应的疾病集合并每个D i 得到用户可能患有的疾病集计算D i 中每一种疾病的权重其公式为：其中，疾病在所述疾病-症状- 科室知识图谱中映射的症状集记为症状s i 在D i 中疾病总数记为用户症状集对应的疾病总数为4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将用户的症状集通过改进的TF -IDF算法计算得到用户可能患有的疾病集和每种疾病的权重步骤后增加疾病集和患者预判的疾病进行权　利　要　求　书1/3页2CN 110085307 A

知识图谱技术原理介绍

知识图谱技术原理介绍近两年来，随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。知识图谱的表示和在搜索中的展现形式正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符（identifier）。每个属性-值对（attribute-value pair，又称A VP）用来刻画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片（又称Knowledge Card）。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询（query specific）的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。图1从左到右依次是Google、百度和搜狗在搜索结果首页中所展现的与姚明相关的知识卡片。1https://www.360docs.net/doc/4f3787838.html,/ 2https://www.360docs.net/doc/4f3787838.html,/TR/rdf-concepts/ 3https://https://www.360docs.net/doc/4f3787838.html,/tinkerpop/blueprints/wiki/Property-Graph-Model

知识图谱构建方法研究

基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。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；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。文中利用某地区的医院医疗保健数据、空气污染监测数据和环境监测数据，构建了多数据融合的知识图谱。 1 知识图谱构建过程知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立，同时还需要很好地组织和存储抽取的实体与关系信息，使其能够被迅速的访问和操作[8]。知识图谱构建过程通常可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习[5]。本体层构建通常包含术语抽取、同义词抽取、概念抽取、分类关系抽取、公理和规则学习；实体层学习则包含实体学习、实体数据填充、实体对齐和实体链接等。知识图谱的构建方法通常有自顶向下和自底向上两种[2]。所谓自顶向下的方法是指先构建知识图谱的本体，即从行业领域、百科类网站及其它等高质量的数据源中，提取本体和模式信息，添加到知识库中；而自底向上的方法是指从实体层开始，借助于一定的技术手段，对实体进行归纳组织、实体对齐和实体链接等，并提取出具有较高置信度的新模式，经人工审核后，加入到知识图谱中。然而，在实际的构建过程中，并不是两种方法孤立单独进行着，而是两种方法交替结合的过程。本文在构建多数据源的知识图谱时采用两种方法的结合，首先采用自顶向下的方式来构建本体库，然后采用自底向上的方式进行提取知识来扩展知识图谱。