信息抽取层、知识融合层、知识加工层
构建知识图谱的详细步骤
构建知识图谱的详细步骤研究方向是知识图谱，需要整理数据集，所以这里想简单分享一下构建知识图谱的完整步骤，也算记录一下我的学习进程！网上说的最多的知识图谱构建的步骤就是：知识抽取、知识融合、知识存储但是在这些步骤之前我们还要先完成“构建模式、概念本体设计” 两个步骤，所以完整的步骤就是：构建模式、概念本体设计、知识抽取、知识融合、知识存储接下来，根据上面的步骤结合我自己整理数据的经验，详细讨论一下构建知识图谱的过程1.本体构建构建模式和概念本体设计也就是本体的构建，本体的构建一般包括两种方式，有自顶向下和自底向上两种方式。
自顶向下是先设计本体构建层，再将结构化知识加入知识库中，即先模式后数据；自底向上是先从公开数据集选择一些置信度较高的信息加入知识库，然后构建本体模式层，即先数据后模式。
2. 知识抽取我们构建知识图谱最终要的就是数据集，但是结构化的数据很少，大多都是半结构化数据和非结构化数据，所以需要将这些数据转化为结构化的数据，也就是三元组（主体，关系/属性，客体）知识抽取是从非结构化文本中抽取出三元组，说白了知识抽取就是一个将非结构化数据转化为结构化数据的过程。
知识抽取一般分为两种，一种是先抽取实体后抽取关系的流水线式的方法，一种是同时抽取实体关系，简单介绍一下这两种方法。
流水线抽取方法：这种方法很简单明了，就是先完成对实体的抽取，再去抽取实体之间的关系，或者实体的属性，但是一旦实体出现错误，那对应的关系和属性也会出错，即容易产生联级错误；联合抽取方法：不再把实体抽取和关系抽取分为两个独立的子过程，用的最多的就是先抽取头实体，后同时抽取关系和尾实体。
3. 知识融合知识融合分为实体消歧和共指消解实体消歧是解决一个实体具有不同意义的问题，如“苹果”既指水果，又指“苹果”公司；共指消解是解决不同实体具有相同的意义，例如“西红柿”和“番茄”，也称实体对齐。
常用的实体对齐方法有：•基于统计机器学习方法•基于文本向量距离计算相似度•基于神经网路的方法4. 知识存储知识存储目前主要有两种：RDF和图数据库Neo4jRDF：以三元组的形式存储在关系数据库，搜索效率低，查询语言为SPARQL；Neo4j：图数据库以图的形式存储，支持高效的图查询和搜索，查询语言为Cypher。
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养方案》
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数字化时代人才画像 — 知识图谱 及框架性解读
知识图谱:通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。虚线框的最左边是三种输入数据结构，结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。这些 数据可以来自任何地方，只要它对要构建的这个知识图谱有帮助。虚线框里面的是整个的知识图谱的构建过程。其中主要包含了3个阶段，信息抽取、知识 融合、知识加工。最右边是生成的知识图谱，而且这个技术架构是循环往复，迭代更新的过程。知识图谱不是一次性生成，是慢慢积累的过程。信息抽取：从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，在此基础上 形成本体化的知识表达；知识融合：在获得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等；知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别）， 才能将合格的部分加入到知识库中，以确保知识库的质量。
信息科学中的知识抽取与知识管理技术研究
信息科学中的知识抽取与知识管理技术研究【导言】信息科学是一门涉及信息的采集、存储、加工和传递的学科，而知识抽取与知识管理技术则是信息科学领域中的重要研究方向。
本文将围绕这一主题展开，探讨知识抽取与知识管理技术在信息科学中的应用，以及其对社会产生的影响。
【第一部分：知识抽取的定义与方法】1.1 知识抽取的定义知识抽取是指从海量的非结构化或半结构化信息中，自动提取、归纳和组织有用的知识的技术。
它可以帮助人们快速从大量的信息中获取所需的知识，提高信息的利用效率，因此在信息检索、文本挖掘、自然语言处理等领域有广泛的应用。
1.2 知识抽取的方法在知识抽取中，常用的方法包括机器学习、自然语言处理和模式识别等。
机器学习技术可以通过对大量标注数据的学习，建立匹配规则和模型，从而实现对信息中的知识进行抽取。
自然语言处理技术则用于解析和理解文本中的语义，从中提取出有用的知识。
而模式识别技术可以通过分析文本的结构和模式，提取出其中的关键信息。
【第二部分：知识管理技术的定义与应用】2.1 知识管理技术的定义知识管理是指通过有效的组织、处理和传递，将个体的知识转化为组织的知识，实现知识的集体智慧。
知识管理技术通过信息技术的支持，提供了一系列用于知识获取、存储、共享和应用的工具和方法。
2.2 知识管理技术的应用知识管理技术广泛应用于企业内部的组织管理、项目管理和决策支持等方面。
通过知识管理技术，企业可以将分散在个人和部门之间的知识集中管理，从而提高工作效率和创新能力。
此外，知识管理技术还可以用于教育领域，实现课程内容的管理和教育资源的共享。
【第三部分：信息科学中的知识抽取与知识管理技术的融合】3.1 知识抽取与知识管理技术的融合意义将知识抽取与知识管理技术相结合，可以将从文本中提取出来的有用知识进行整理、存储和管理，以便更好地应用和分享。
这使得组织能够从非结构化的信息中获取有用的知识，更好地利用和运用这些知识。
3.2 知识抽取与知识管理技术的融合应用在实际应用中，知识抽取与知识管理技术的融合可以运用于大数据分析、企业知识库的构建以及智能客服等方面。
6个方面分析学习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。
惠企政策“免申即享”平台设计与技术实现
惠企政策“免申即享”平台设计与技术实现摘要：本文以安徽省“免申即享”平台设计为例，介绍了惠企政策“免申即享”平台设计与技术实现。
平台主要由基础设施层、数据层、模型层、应用层构成。
其中，应用层主要由服务门户、政策管理系统、政策兑付系统和惠企智能支撑系统构成，实现了政策从制定、审批、兑付、统计全流程闭环。
平台目前已在安徽省上线试运行，能够满足省、市、县三级政策查询、兑现和“免申即享”要求，为优化全省营商环境、为企提供便利政务服务发挥了积极作用，达到了预期设计目标。
关键字：惠企政策；免申即享；电子政务。
Abstract: This paper introduces the design and technical realization of the preferential policy platform with "Enjoy without application" for enterprises, the platform of Anhui Province as an example. The platform is mainly composed of infrastructure layer, data layer, model layer and application layer. Among them, the application layer is mainly composed of service portal, policy management system, policy payment system and preferential policy intelligent support system, which realizes the closed-loop of the whole process of policy formulation, approval, payment and statistics. At present, the platform has been put into trial operation in Anhui Province, which can meet the requirements of provincial, city and county three levels of policy inquiry, cash and "Enjoy without application", play a positive role in optimizing the province's business environment and providing enterprises with convenient government services, and achieve the expected design goals.Key words: preferential policy；enjoy without application; electronic government affairs.0引言目前，惠企政策分散在各地各部门，企业申报政策常常遭遇“政策找不到、条件看不懂、材料一大堆、申报靠腿跑、进度不清楚、资金等半年”等问题。
职业能力导向下高职专业领域知识图谱模式的构建研究
图1本体构建流程层构建阶段主要包括知识抽取、知识融合、知识加工等三个步骤。
知识抽取指从多种数据源中获取数的语义信息，还需要表征与之相关的职业技能、学习资源、学习路径、学习任务等语义信息。
前沿视角心概念逐级分解定义子本体划分层次。
确定专业本体层次结构。
高职专业人才培养方案是组织开展教学活动的规范性文件，是实施专业人才培养的基本依据。
教育部发布的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》明确提出，为确保培养规格，要确定专业培养目标，明确专业培养的知识、技能和素质要求。
由此将高职专业领域知识图谱的专业本体分解为知识、技能、表征价值观和方法论的素质等三个子概念类型。
最后使用知识点、技能点、素质点表征知识、技能、素质概念类的最小单位。
我国高职专业课程教学是依据课程标准和课程教材采用课程、章、节的层级化方式组织实施。
由此，在课程本体上建立“课程—章—节”概念层次结构。
职业岗位本体不再分解定义子本体，后续通过定义概念属性实现对该核心概念特征和关系的语义描述。
学习资源是专业教学过程中进行学习任务活动的支撑，其类型丰富多样，常见类型包括文本、音频、视频、课件、图片、测试、教学案例、实训实验等。
为了便于统一管理，本研究将文本、音频、视频、课件、图片、教学案例等教学资源归属媒体资源类，因此资源本体按照资源类型划分定义为仿真实训资源、媒体资源和测试等三个子本体。
（2）定义概念属性概念属性是对概念类固有特征的描述，分为数据属性和对象属性两种类型，前者用于对自身特征的描述，后者用于对概念类与概念类之间关系的描述。
数据属性是对概念类语义信息的补充，比如编号、名称等，在一定程度上会影响知识图谱描述信息的准确性。
为此，基于知识组织原理和高职专业教学规律，参考国家教育信息化技术标准定义数据属性。
下面将以学习资源本体的概念属性定义为例说明概念属性的定义过程。
本研究根据实际需要使用教育部发布的CELTS-3.1学习对象元数据标准的通用类、技术类、教育类和关系类数据项，定义学习资源及其子本体的属性。
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的Google搜索，到现在的聊天机器⼈、⼤数据风控、证券投资、智能医疗、⾃适应教育、推荐系统，⽆⼀不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本⽂以通俗易懂的⽅式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了⽐较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。
⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。
另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。
知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。
2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。
所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。
看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。
知识图谱的构建
知识图谱的构建随着互联网的发展，知识的量级也在不断增加。
传统的知识表示方式已经不能满足当下的知识应用和管理的需求。
知识图谱的出现，是计算机科学、自然语言处理、机器学习、信息检索等领域最近发展的一种重要方向。
知识图谱是一种能够表示和处理现实世界中的实体和实体之间的关系的模型，它可以构建在多媒体信息系统、专业知识系统和信息检索等多种应用中。
知识图谱是什么？知识图谱是一种用来表示和描述实体和实体之间关系的模型。
实体指的是世界中的某种实际对象，它可以是一个概念、一个实体、一种行为或一种属性等。
关系指的是实体之间的某种关系，如家族关系、地理关系、机构关系、信息关系等。
这些实体和关系以图的形式展示，形成了一个知识网络，也可以称为知识图谱，它通常包含以实体和关系为基础的三元组：语实体，谓语关系，宾语实体>。
知识图谱的构建一般包括三个步骤：知识抽取、知识表示和知识融合。
知识抽取是指从源数据中抽取实体和实体之间的关系。
该步骤一般包括信息提取、关系抽取和标注等一系列过程，将原始数据中的文本信息转换为三元组表示的结构化知识。
知识表示是指将抽取到的知识表示为一定的表示规范，如语义网和本体等，以便于计算机程序来理解。
知识融合则是将基于多种数据源和表示规范构建的知识表示结构进行整合，使得图中的实体和关系之间能够得到更好的表达。
当前，知识图谱的构建已经得到了许多关注，它是自然语言处理、机器学习和AI应用的重要基础支撑。
知识图谱构建的研究兴趣主要涉及三方面：（1）知识抽取，提取结构化知识的技术；（2）知识表示，将抽取到的知识表示为一定的规范；（3）知识融合，结合多种数据源和表示规范，构建一个统一的知识表示结构。
知识抽取是构建知识图谱的基础，它是从源数据中抽取实体和实体之间的关系，涉及信息提取、关系抽取和标注等一系列过程。
如果要构建一个可靠的知识图谱，就必须对这三项工作进行全面的考虑，使得抽取到的知识不仅准确而且覆盖面广。
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《知识图谱构建技术综述》—— 笔记
刘峤李杨段宏刘瑶秦志光《计算机研究与发展》, 2016, 53 (3):582-600
一、摘要
说明知识图谱的定义和内涵
将知识图谱分成信息抽取层、知识融合层、知识加工层
分类说明三个层次涉及的关键技术的研究现状
面临的挑战和关键问题
二、知识图谱的定义与架构
2.1 定义
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，构成网状的知识结构。
知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。
（从图的角度看，图中节点表示实体（概念），节点之间的边表示实体与实体之间的关系）
2.2 架构
知识图谱自身的逻辑结构
数据层：知识以事实（fact）为单位存储在图数据库。
模式层：模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。
储存提炼过的知识，采用本体库进行管理模
式层。
知识图谱所采用的技术（体系）架构（本文的重点）
知识图谱的构建过程是从原始数据出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据中提取出知识要素（即事实），并将其存入知识库的数据层和模式层的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含３个阶段：信息抽取、知识融合以及知识加工。
2.3 构建方式
自顶向下：从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中。
自底向上：从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，加入到知识库中。
三、知识图谱的构建技术
3.1 信息抽取
信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。
关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。
实体抽取（命名实体识别NER）
指从文本数据集中自动识别出命名实体。
（最关键最基础）
关系抽取
1. 实体抽取得到的是离散的命名实体，还需从相关预料中提取出实体之间的关系。
2. 关系抽取就是解决如何从文本语料中抽取式体检关系这一问题。
属性抽取
1. 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。
由于可以将实体的属性视为实体与
属性值之间的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视为关系抽取问题。
2. 属性抽取一般是从百科类网站上的半结构化数据中抽取，或者是采用数据挖掘的办法直接从文本
中挖掘实体属性与属性值之间的关系模式。
据此发现对属性名和属性值在文本中的定位。
3.2 知识融合（难点）
通过信息抽取得到的信息中可能存在着冗余和错误信息，数据间的关系扁平化，缺乏层次性和逻辑性。
知识融合对这些数据进行清理和整合，确保知识质量。
包括：实体链接和知识合并。
实体链接
指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
实体链接的一般流程
1. 从文本中通过实体抽取得到实体指称项。
2. 进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中
是否存在其他命名实体与之表示相同的含义。
3. 在确认知识库中对应的正确实体对象后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧
1. 实体消歧用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，
准确建立实体链接。
2. 实体消歧主要采用聚类法：指以实体对象为聚类中心，将所有指向同一目标实体对象的指
称项聚集到以该对象为中心的类别下。
3. 聚类法消歧的关键问题是如何定义实体对象与指称项之间的相似度，主要有四种方法：
（1）空间向量模型（词袋模型）
（2）语义模型
（3）社会网络模型
（4）百科知识模型
共指消解
1. 对于多个指称项(比如president Obama, the president, he)指向同一个实体对象(奥巴马)，共
指消解可以将这些指称项关联(合并)到正确的实体对象。
2. 除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可以将其作为聚类问题来求解。
基本思想：以实
体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与实体对象的匹配。
其关键问题是如何定义实体
间的相似性测度。
知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入（通用知识库DBpedia和YAGO，面向特定领域的知识库产品，如 MusicBrainz和DrugBank等。
）
合并外部知识库
1. 数据层的融合
2. 模式层的融合
合并关系数据库
其他半结构化方式（XML，CSV，JSON）储存的历史数据
3.3 知识加工
通过信息抽取和知识融合得到的事实表达并不等于知识，需经过知识加工最终获得结构化、网络化的知识体系。
主要包括：本体构建，知识推理，质量评估。
本体构建
本体（ontology）是对概念进行建模的规范，是描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及其之间的联系给出明确定义。
知识推理
从知识库中已有的实体关系数据出发，经过计算机推理，建立实体间的新关联，从而拓展和丰富知识网络。
是知识图谱构建的重要手段和关键环节。
知识推理的方法：
基于逻辑的推理
1. 一阶谓词推理
2. 描述逻辑
3. 基于规则的推理
基于图的推理
1. 基于神经网络模型
2. Path Ranking算法
质量评估
可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，可以保障知识库的质量。
3.4 知识更新
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
更新的两种方式：
数据驱动下的全面更新
增量更新
四、跨语言知识图谱的构建
4.1 意义
各语种知识分布不均匀，对其进行融合可以有效地弥补单语种知识库的不足。
利用多语种在知识表达方式上的互补性，增加知识的覆盖率和共享度。
可以比较不同语言对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过时信息的目的。
4.2 跨语言知识抽取
跨语言知识抽取的主要思路是借助于丰富的源语种知识自动化抽取缺失的目标语种知识。
4.3 跨语言知识链接
将不同语言表示的相同知识链接起来，包括模式层的链接和数据层的链接。
五、知识图谱的应用
目前知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（如 Google Now，Apple Siri等）以及深度问答系统（如 IBM Watson，Wolfram Alpha等）。
深度问答应用系统首先在知识图谱的帮助下对用户自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语言，然后在知识图谱中查询答案。
对知识图谱的查询通常采用基于图的查询语言(SPARQL)
基于知识图谱的问答系统
基于信息检索的问答系统
先将问题转变为一个基于知识库的结构化查询，从知识库中抽取与问题中实体相关的信息来生成
多个候选答案，然后再从候选答案中识别出正确答案
基于语义分析的问答系统
先通过语义分析正确理解问题的含义，然后将问题转变为知识库的精确查询，直接找到正确答
案。
六、问题与挑战
信息抽取环节
开放域信息抽取，主要的问题包括实体抽取、关系抽取以及属性抽取．其中多语种、开放领域的纯文本信息抽取问题是当前面临的重要挑战。
知识融合环节
实体消歧和共指消解的研究成果至今距离实际应用相差很大距离，如何在上下文信息受限条件下，如何准确地将从文本中抽取到的实体正确链接到知识库中对应的实体亟待解决。
知识加工环节
知识加工是知识图谱最具特色的功能，同时也是该领域最大的挑战。
突破现有技术和思维方式的同时，创新知识推理技术。
知识更新环节
如何确保自动化更新的有效性，是该领域面临的又一重大挑战。
如何解决知识的表达、存储和查询问题
这一直伴随着知识图谱技术发展的始终，当前知识图谱主要采用图数据库进行存储，如何处理自然语言查询，对其进行分析推理，翻译成知识图谱可理解的查询表达式以及等价表达式也是知识图谱应用需要解决的问题。