特定领域知识图谱构建初探
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱作为知识表示与推理的重要工具，在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
知识图谱的构建与应用技术不断创新，为人们在信息获取、语义理解和智能决策等方面提供了新的思路和方法。
本文将从知识图谱构建的新技术、知识图谱应用的新领域以及知识图谱的未来发展趋势与创新思路等方面进行探讨。
一、知识图谱构建的新技术1. 自动化知识抽取技术：传统的知识图谱构建需要大量的人工劳动，而自动化知识抽取技术可以从海量的文本中自动地抽取出结构化的知识，并将其构建成知识图谱。
这种技术通过机器学习和自然语言处理等方法，能够高效地提取实体、关系和属性等信息，为知识图谱的构建提供了更快速、更准确的方式。
2. 开放知识图谱构建方法：传统的知识图谱构建主要依赖于专家知识和人工标注，但是这种方法存在着知识更新慢、领域专业度差的问题。
而开放知识图谱构建方法则通过利用互联网上大量的公开知识，结合自动化知识抽取技术，构建起丰富而准确的知识图谱。
这种方法的优势在于能够快速构建和更新知识图谱，并且可以适应不同领域的知识需求。
3. 迁移学习在知识图谱构建中的应用：迁移学习是一种利用源领域的知识来提升目标领域学习性能的方法。
在知识图谱构建中，迁移学习可以从已有的知识图谱中迁移相关的实体和关系等信息，加速构建新的知识图谱。
这种方法可以大大减少新知识图谱构建的工作量，并且提高构建的效果。
二、知识图谱应用的新领域1. 金融领域的应用：知识图谱在金融领域的应用可以帮助金融机构更好地理解和分析客户需求，降低风险，并提供个性化的服务。
通过建立金融知识图谱，可以将大量的结构化和非结构化数据整合起来，识别出潜在的关联和趋势，为金融业务的决策提供支持。
2. 医疗领域的应用：知识图谱在医疗领域的应用可以提供医疗知识的整合和共享，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
通过将医学文献、临床实验室数据和患者健康记录等信息整合到知识图谱中，可以提供更准确和个性化的医疗建议，提高医疗决策的效果。
专业领域知识图谱的构建与应用
专业领域知识图谱的构建与应用一、概述随着大数据和人工智能技术的发展，知识图谱成为了一个热门话题。
知识图谱是指对于某一个领域的知识进行抽象和编码，并通过加工处理存储在图形化的平台上。
对于任何一个领域而言，构建知识图谱都有着巨大的应用前景。
本文主要介绍专业领域知识图谱的构建与应用。
二、专业领域知识图谱的构建1.数据获取：围绕着某一个领域，需要收集相关的信息、书籍、论文等。
同时，科技文献数据库、专业论坛、专业社交网络等也是不可忽略的数据源。
2.数据处理：获得的数据需要经过加工和处理，主要包括数据提取、数据清洗、数据结构化等。
通过数据处理，可以提高数据准确性和提取出对应领域的核心信息。
3.构建模型：专业领域知识图谱的构建需要考虑模型的设计、体系结构、存储模式等。
模型设计需要综合考虑领域内的知识点、概念、关系等，建立起领域内信息的本体结构。
4.图谱生成：图谱生成是专业领域知识图谱构建的核心环节，即将处理好的数据、设计好的模型进行融合。
可以通过图数据库的方式存储生成好的图谱，将模型的实体、概念等存在图上。
三、专业领域知识图谱的应用1.智能问答：搭建专业领域知识图谱支持智能问答系统的开发。
在这个系统中，用户的提问将通过问句解析生成可以在图谱中搜索的问题表达式，并返回一个领域内最佳匹配的答案信息。
2.信息检索：专业领域知识图谱可以作为支持信息检索的工具。
用户可以输入关键词联想到与该词相关的领域专业知识，增强用户在特定领域的信息检索能力。
3.知识管理：专业领域知识图谱可以辅助企业、组织管理，使得组织内部的知识点、知识标签、知识关系等形成一个完整的知识网络，提高内部知识传递的效率。
4.智能匹配：基于专业领域知识图谱的智能匹配可以对知识进行自动匹配，匹配结果反馈给用户。
例如，通过领域内岗位要求和招聘者的简历，进行智能匹配筛选。
四、专业领域知识图谱的发展趋势1.一体化：不同的数据源和语言会形成不同的学科乃至行业的分支，专业领域知识图谱的发展趋势是将这些不同领域的知识点进行融合，形成知识的一体化。
基于领域本体和规则的知识图谱构建
基于领域本体和规则的知识图谱构建随着信息技术快速发展和应用领域的不断扩大，人们对于知识管理和知识运用的要求也越来越高。
而知识图谱作为一种新型的知识表示和处理方式，正在逐渐成为大数据时代重要的知识管理技术和应用工具。
其中，基于领域本体和规则的知识图谱构建更是受到了广泛关注。
一、领域本体领域本体是指对于某一特定领域的知识、概念和关系进行定义和分类，形成一个包含多个实体、属性和关系的结构模型。
领域本体可以理解为是知识图谱的“血液”，不断提供新的知识和信息。
在构建领域本体时，需要通过专业领域的知识专家或相关人员，采集相关领域的术语、概念和关系，然后进行分类和归纳，生成本体规则和本体模型。
同时，还要考虑知识图谱的应用场景和需求，以保证本体的实用性和适用性。
二、规则引擎规则引擎是指基于规则的自动化决策系统，可以通过应用规则进行复杂的推理、分析和决策。
其中，规则是指对于一种特定情况下的判断或者行为方式的描述和定义。
规则引擎可以为知识图谱提供基于规则的语义推理支持和逻辑判断能力。
在构建规则引擎时，需要考虑应用领域和规则场景的复杂性和多样性，以及规则之间的优先级和依赖关系。
同时，还需要考虑规则的可读性和可维护性，以便进行后续的优化和改进。
三、基于领域本体和规则的知识图谱构建基于领域本体和规则的知识图谱构建，是将领域本体和规则引擎相结合，实现知识图谱的构建、维护和应用。
具体来说，基于领域本体和规则构建的知识图谱需要完成以下几个步骤：1、知识采集和分析：通过领域专家或相关人员采集相关领域的知识和信息，然后进行分类和归纳，生成领域本体和规则库。
2、图谱构建和维护：根据本体规则和知识库，采用图谱数据结构进行知识图谱的构建和维护。
同时，需要不断更新和优化本体和规则库，以保证知识图谱的准确性和可用性。
3、应用场景和开发：根据知识图谱的应用场景和需求，使用规则引擎进行语义推理和逻辑判断，实现知识的查询、分析和应用。
同时，还需要进行开发和优化，以便不断提高知识图谱的可用性和效益。
知识图谱构建算法研究及实践
知识图谱构建算法研究及实践随着信息技术的快速发展，数据越来越丰富，但也越来越难以处理。
知识图谱应运而生，它是一种用于表示知识的模型，可以捕获语义信息和关系，并将其组织成一种结构化的形式。
知识图谱的构建是一个复杂的过程，需要使用算法来处理数据，并将其转换成可视化的图形。
本文将介绍目前常用的知识图谱构建算法，并探讨它们的实践应用。
一、基础算法1. 数据抽取数据抽取是知识图谱构建的第一步，它通过解析文本或网络信息，抽取实体和关系。
目前常用的方法有正则表达式、自然语言处理和机器学习。
其中，机器学习是最常用的方法，它可以通过训练数据集来识别实体和关系，然后使用自动生成模型进行抽取。
2. 实体链接实体链接是将抽取的实体链接到知识库中的实体。
这个过程可以通过基于特征的方法和基于图的方法来处理。
其中基于特征的方法是指通过计算参数特征来匹配实体和知识库实体，然后通过聚类算法将它们连接起来。
而基于图的方法则是将每个实体和知识库实体连接起来形成一个图，然后使用图匹配算法来找到匹配的实体。
3. 实体关系抽取实体关系抽取是将抽取的实体通过关系连接起来，形成知识图谱。
这个过程可以使用语义匹配方法和模式匹配方法。
其中语义匹配方法是通过计算两个实体之间的相似度来判断它们之间的关系，而模式匹配方法则是通过提取文本特征来找到它们之间的关系。
二、高级算法1. 半监督学习算法半监督学习算法是用少量已经标记好的数据来生成算法模型，然后使用未标记的数据来拓展模型。
这个算法的主要优点是可以处理大量未标记的数据，但仍保持较高的准确率。
在知识图谱构建中，这个算法可以被用来预测未知的实体和关系。
2. 灰度推理算法灰度推理算法是一种基于模糊数学的知识表示方法，它能够更好地处理人类语言中的含糊信息。
这个算法可以被用来推测实体之间的关系。
例如，在一个电子商务平台上，用户购买了一件商品，然后声称这件商品有一个问题。
灰度推理算法可以推断该商品和其他商品之间的关系，然后自动建立新的关系图。
知识图谱构建与应用的技术路线研究
知识图谱构建与应用的技术路线研究知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示人类知识的语义模型，可以帮助人们更好地理解和组织各种知识领域中的信息。
它的构建以及在各个领域的应用研究已经引起了广泛的关注和研究。
本文将介绍知识图谱构建与应用的技术路线研究，包括知识图谱构建的方法和工具，以及知识图谱在不同领域中的应用案例。
一、知识图谱构建的方法1. 知识抽取与融合知识抽取是从结构化、半结构化和非结构化数据中提取出关键实体、关系和属性的过程。
常用的方法包括自然语言处理、信息抽取、实体识别和关系抽取等。
融合是将从不同数据源中抽取出的知识进行整合，消除冲突和重复，并统一表示。
常见的融合方法包括同义词消歧、实体链接、关系合并和数据清洗等。
2. 知识表示与建模知识表示是将抽取出的实体、关系和属性表示成计算机可处理的形式。
常用的表示方法包括本体表示、三元组表示和图表示等。
本体表示利用本体语言（如OWL，RDF等）来定义实体、关系和属性的语义；三元组表示使用主谓宾的形式来表示实体、关系和属性之间的关联；图表示则使用节点和边表示实体和关系之间的关系，并利用图算法进行结构化分析。
3. 知识存储与管理知识图谱的存储与管理是在构建阶段将抽取融合后的知识存储到数据库或图数据库中，并提供高效的查询和更新接口。
常用的存储和管理系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和图数据库等。
其中，图数据库由于其天然的图结构存储和查询优势，成为知识图谱存储的首选。
4. 知识推理与推理引擎知识推理是基于已有知识进行推理和推断的过程，可以补全和丰富知识图谱中的缺失信息。
推理引擎是进行知识推理的核心组件，常用的推理引擎包括规则引擎、图数据库查询和机器学习等。
推理可以帮助实现知识图谱的自动化和智能化。
二、知识图谱应用的技术路线研究1. 领域知识图谱构建根据不同领域的需求，构建针对特定领域的知识图谱。
例如，在医疗领域中，可以构建医学知识图谱，整合和分析各类医学知识，辅助医疗决策和临床研究。
领域知识图谱构建与应用研究
领域知识图谱构建与应用研究随着信息量的迅猛增长，传统的信息检索方法已经难以满足人们的需求，因此人们开始研究更高效、更精准的信息获取方式。
领域知识图谱（domain-specific knowledge graph）应运而生。
领域知识图谱是指针对某一特定领域，依据领域中的实体、属性、关系等元素，构建出来的一张具有结构化表达能力的图谱。
这种图谱可以帮助我们对领域中的信息进行更好的组织、分析、推断。
本文主要介绍领域知识图谱的构建过程及其应用研究。
一、领域知识图谱的构建1.实体识别与属性抽取领域知识图谱的构建需要从海量数据中提取实体及其属性信息，这需要用到自然语言处理技术。
自然语言处理（natural language processing，NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科，主要目的是让计算机能够理解和处理自然语言。
在实体识别方面，目前主要应用的是命名实体识别（named entity recognition，NER），该技术旨在识别出文本中的实体，并将其分类为人名、组织机构、地名等不同的类型。
在属性抽取方面，我们需要利用信息抽取技术，提取出与实体相关的特定属性。
2.关系挖掘和图谱构建领域知识图谱的构建不仅仅是实体和属性的提取，更重要的是挖掘实体之间的关系，要求我们深入理解领域的语义。
目前，关系抽取主要分为：基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法效果最好，因为它可以提高模型的表达能力和泛化能力。
关系抽取完成后，我们就可以将实体和关系进一步结构化表述，建立领域知识图谱。
二、领域知识图谱的应用领域知识图谱的应用可以带来许多好处，以下是几个典型的例子：1.智能问答通过领域知识图谱，我们可以更好地实现机器人智能问答，快速找到用户需要的答案。
因为领域知识图谱中的实体已经被结构化，关系也已经被明确定义。
这为机器人提供了一个更清晰的认知框架，从而可以更方便地回答用户的问题。
构建知识图谱的步骤
构建知识图谱的步骤知识图谱是一种用于组织，整理和共享知识的可视化技术，它可以帮助学习者更好地理解和掌握学习内容。
在构建一个真正有用的知识图谱之前，我们必须先确定如何来完成这一过程。
在本文中，我们将讨论构建知识图谱的五个步骤：第一步：确定知识图谱的目标首先，在构建知识图谱之前，我们需要确定它的目标是什么。
它可以用来组织按主题分类的信息，也可以用来表示一系列关系，或者可以用来分析某个领域的结构。
确定知识图谱的目标将有助于我们理解知识图谱的最终用途并确定知识图谱所需的内容。
第二步：获取和准备知识数据在构建知识图谱之前，我们需要获取和准备知识数据。
知识数据可以来源于文档，网络，音频文件，社交媒体等各种来源。
获取数据后，我们需要进行数据清理，以消除任何噪声，错误或不必要的信息。
第三步：组织知识数据接下来，我们需要组织知识数据，将其转换为适用于知识图谱的格式。
此外，我们还需要确定知识图谱中要使用的元素，例如节点，关系，属性和元数据等。
第四步：构建知识图谱在组织好数据之后，我们就可以开始构建知识图谱了。
这个过程就像搭积木一样，我们需要根据组织好的数据来构建一个可视化的知识结构。
第五步：评估知识图谱最后，我们需要评估构建的知识图谱，以确定它是否符合我们初始的目标。
这是一个重要的步骤，因为在构建一个有用的知识图谱之前，需要确保它的内容和结构是正确的。
总结构建知识图谱是一个复杂的过程，需要我们仔细考虑许多因素。
在构建知识图谱之前，我们需要确定它的目标，获取和准备知识数据，组织知识数据，新建知识图谱，以及在结束前评估知识图谱的准确性。
只有经过这些步骤，才能构建一个真正有用的知识图谱。
课程数字化资源的知识图谱构建与应用探究
式。运用网格与树型理论方法把城市社区政府、居民与商业属 性所承载的功能做出系统性、规范性、协调性、共享性分析与 设计，运用孵化机制，实现联系与协同共享平台对疫情当下社 区商业做出防控举措，并做到可持续发展。本文指出了疫情风 险的牛鞭效应，认为共享平台是未来应对疫情风险的最佳模式 并且具有普适性。在此，作者只是初步探讨，期望对社区商业 面对当下新冠疫情冲击有所裨益，望读者参考指正。
参考文献 [1] 阮敬，刘雅楠，任韬，等.新冠肺炎疫情影响下的统计科学研究
新模式与新趋势——“科学抗疫,统计担当——全国统计科学线上高端 论坛”综述[J].数理统计与管理，2020(3):1-3.
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课程数字化资源的知识图谱构建与应用探究
Байду номын сангаас
陈琳 刘玉秀 海军工程大学电子工程学院 湖北 武汉 430033
摘 要 随着课程数字化资源数量的不断增长，出现了课程知识体系结构不清、知识碎片化和知识查找困难等问 题。本文利用现有课程数字化资源，通过自顶向下方式知识建模、知识抽取和知识融合实现图谱构建。建立图谱 后，可视化分析、语义搜索、推荐和是典型的知识应用，对推动智慧课程建设有一定的参考意义。 关键词 数字化资源；知识图谱；自顶向下
2 课程数字化资源知识图谱的构建 2.1 知识图谱介绍
知识图谱的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智 能的搜索引擎。2013年后，知识图谱开始在学术界和业界兴 起，并在语义搜索，智能问答，情报分析等典型场景中崭露 头角。知识图谱概念最开始源于语义网络，是一种具有有向 图结构的知识库，其中图的结点代表实体（Entity）或者概念 （Concept），而图的边代表实体之间的各种语义关系[2]。W3C 定制的相关标准语言RDF（resource description framework）， OWL（Web ontology language）等也为推动语义网络的发展起 到了极大作用。
知识图谱的构建与应用研究
知识图谱的构建与应用研究随着人工智能领域的不断发展，知识图谱的概念也在逐渐被大众所知。
知识图谱是一种基于语义网络构建的信息框架，它可以帮助计算机更好地理解和应用海量数据。
本文将重点探讨知识图谱的构建与应用研究。
一、知识图谱构建的基础知识图谱构建的基础是语义网络（Semantic Network），它是一种用于表示概念及其关系的图结构。
而知识图谱是在语义网络的基础上，更加完善和复杂的图谱，它不仅仅包含了概念和关系，还涵盖了实体、属性、事件等多维度的信息。
要构建一个完整的知识图谱，需要收集与整合大量结构化和非结构化数据，同时合理地清洗、筛选和归纳数据。
二、知识图谱构建的技术手段知识图谱的构建离不开多个技术手段的支持。
其中，自然语言处理、数据挖掘、语义分析和机器学习等技术是最为常用的。
自然语言处理技术可以将自然语言文本转换为结构化数据；数据挖掘技术可以帮助识别模式、关系和规律；语义分析技术可以实现概念解析和关系抽取等任务；机器学习技术可以通过学习数据中的规律和特点改善知识图谱的质量和准确性。
三、知识图谱的应用场景知识图谱的主要应用场景是智能问答、智能推荐、智能搜索和自动化知识管理等领域。
例如，在智能问答领域，知识图谱可以真正实现机器人答案的人类化和个性化，帮助人们更加便捷地获取所需的信息。
在智能推荐领域，知识图谱可以为用户个性化推荐商品、服务和信息，提高推荐的准确度和精度。
在智能搜索领域，知识图谱可以通过结构化的方式呈现搜索结果，使得用户不仅能够获得到相关信息，还能够更好地理解和掌握搜索结果背后的联系和逻辑。
在自动化知识管理领域，知识图谱可以帮助企业和组织更好地管理和利用内部知识和信息，提高组织的竞争力和创新能力。
四、面临的挑战尽管知识图谱在许多领域具有广泛的应用前景，但是知识图谱的构建和应用也面临一些比较显著的挑战。
首先，知识图谱的构建需要收集和整合大量的数据，但是如何确保数据的质量和有效性，仍然是一个需要解决的问题。
知识图谱构建与应用研究—开题报告
知识图谱构建与应用研究—开题报告一、研究背景知识图谱是一种用于表示和推理知识的图结构，它将现实世界中的实体和它们之间的关系以及属性表示为图中的节点和边。
随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在各个领域得到了广泛的应用，如搜索引擎、智能问答系统、推荐系统等。
然而，目前存在的知识图谱往往规模有限、质量参差不齐，如何构建高质量、大规模的知识图谱成为了当前研究的热点之一。
二、研究目的本研究旨在探索知识图谱构建与应用的关键技术，通过对知识图谱的构建方法、知识表示学习、知识融合与推理等方面进行深入研究，提高知识图谱的质量和规模，进一步推动知识图谱在各领域的应用。
三、研究内容知识图谱构建方法研究知识图谱构建的方法包括基于规则的构建方法、基于统计学习的构建方法和基于深度学习的构建方法。
通过比较不同方法的优缺点，选择适合当前研究的构建方法。
知识表示学习知识表示学习是指将实体和关系映射到低维连续向量空间中，以便于机器学习算法处理。
本研究将探讨不同的知识表示学习模型，并分析它们在知识图谱中的应用效果。
知识融合与推理知识融合是指将来自不同来源的知识进行整合，消除冲突和噪声，提高知识图谱的一致性和完整性。
同时，基于融合后的知识进行推理可以发现隐藏在知识之间的潜在关系，为决策提供支持。
四、研究方法本研究将采用实证分析和案例研究相结合的方法，通过对真实数据集进行实验验证，评估不同方法在知识图谱构建与应用中的效果。
同时，结合具体应用场景，设计相应的案例研究，验证所提出方法在实际应用中的可行性和有效性。
五、预期成果通过本研究，预期可以得到以下几点成果：提出一种高效、准确的知识图谱构建方法；探索一种有效的知识表示学习模型；发展一种可靠的知识融合与推理技术；在特定领域中进行案例验证，并取得良好效果。
结语本研究将围绕知识图谱构建与应用展开深入探讨，力求提出创新性方法并取得实质性成果。
希望通过本研究能够为知识图谱领域的发展做出一定贡献，推动人工智能技术在各个领域的应用与发展。
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p Knowledge
data
p Conclusion
2
Vision of future Web
Agent Webs that know, learn and reason as human do Increasing Knowledge and reasoning
The Semantic Web Web 3.0 Connects Knowledge Web of Data The Web 1.0 Connects information Web of documents
The Ubiquitous Web Connects Intelligence Web of Agents The Social Web (Web 2.0) Connects People Web of People
Increasing Connectivity
3
Bring structure to the meaningful content of Web pages
Agent s Ontology
Agent s
Annotated Web ages
Annotated Web pages
Annotated Web pages
n C – concepts • A group of objects with same properties • cars, students, professors n I
- instances
• A object which belongs to a concept • Peter is a student
Advantages: n widely recognized – concepts in human minds n Large scale - over millions of concepts and ten millions of instances n Large coverage Problems: n noise – categories for different purposes n inconsistence - not well formally define
p Using
Factual knowledge learning
Supervised From Wikipedia Beyond Sematic Wikipedia annotation Semi-supervised Semantify Wikipdia-Kylin Cross lingual IE-WikiCiKE Distant supervision(Stanford) Coupled Semi-Supervised Learning(NELL) KnowItAll: TextRuner WOE Unsupervised
250 concepts 4M instances 6000 properties 500 Triples
50M Ss 50+Ls 262M Ts
NELL OpenIE (Reverb, OLLIE)
Google KG
15K Cs 600M Is 20B Ts
6
Our Knowledge graph definition
12
Automatic semantic annotation
n Rule
learning based approach based approach
Automatically learn annotation rules from the training data
n Classification
10
p Using
Learning taxonomy knowledge beyond Wikipedia
Web sources Root concepts, search engine n Hearst patterns n Bootstrapping n Taxonomy induction (structural learning) domain specific taxonomy building EMNLP2010, ACL 2014 p Large scale taxonomy building people n Automatically generated from Web data politicians George W. Bush, 0.0117 n 1.6 billion web pages Bill Clinton, 0.0106 George H. W. Bush, 0.0063 presidents n Rich hierarchy of millions of concepts Hillary Clinton, 0.0054 n Probabilistic knowledge base Bill Clinton, 0.057 George H. W. Bush, 0.021 SIGMOD2012 George W. Bush, 0.019 20,757,545 Isa 11 n Probase: 2,653,872 concepts
system in Wikipedia
system in Wikipedia as a conceptual network
PHILOSOPHY and BELIEF (deals-with?) PHILOSOPHY and HUMANITIES (isa) PHILOSOPHY and SCIENCE (isa)
特定领域知识图谱构建初探
李涓子 清华大学计算机系知识工程研究室
1
Outline
p Knowledge p Big
graph and technol Nhomakorabeagies
scholar knowledge base－Aminer II graph building over enterprise
n Constrained
Fields n And Others ….
13
Learning factual knowledge beyond Wikipedia-Knowledge Vault
p Current large scale knowledge graph is still not
The Semantic Web. Tim Berners-Lee, James Hendler, and Ora Lassila. Scientific American, 2001.
4
Philosophy of ontology
p Concept
triangle
Concept activates Form “Tank“ Relates to
enough
14
Learning factual knowledge beyond Wikipedia-Knowledge Vault
p Motivation
n the
new approach should automatically leverage alreadycataloged knowledge to build prior models of fact correctness TXT: Distant supervision
5
Some knowledge graphs
350K Cs 10M Is 100 Ps 120M Ts 15K Cs 40M Is 4000 Ps 1BTs Google KB Core 850K Cs 8M Is 70K Ps WordNet 7 Europe Ls Cross lingual links
7
Knowledge graph technologies
p Manually
KG building: Wordnet, Cyc, Hownet knowledge learning
p Taxonomy
n Learning
from Wikipedia n Learning beyond Wikipedia
DOM: DOM tree structure features TBL：Table information ANO: annotated tags in htmls
p Framework
Priors: Path ranking algorithm Priors: Neural network method
Stands for
Referent ?
[Ogden, Richards, 1923]
Ontology is the philosophical study of the nature of being, becoming, existence, or reality, as well as the basic categories of being and their relations. --- Wikipedia
n T – ISA • subConceptOf, instanceOf n P – properties • char本体中用于描述实例信息的其他语义关系 • 如：instance-attribute-value (AVP)
Taxonomy Knowledge Factual knowledge
15
Learning factual knowledge beyond Wikipedia-Knowledge Vault
16
Summary
p Various knowledge representation and learning
methods p What are the effective methods used for domain specific knowledge graph building? p What are the proper representation for domain specific knowledge graph?