DBpedia知识库本体分析

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机器学习-文本分析

机器学习-文本分析

机器学习第5章文本分析•文本分析是机器学习领域重要的应用之,也称之为文本挖掘。

通过对文本内部特征提取,获取隐含的语义信息或概括性主题,从而产生高质量的结构化信息,合理的文本分析技术能够获取作者的真实意图。

典型的文本挖掘方法包括文本分类、文本聚类、实体挖掘、观点分析、文档摘要和实体关系提取等,常应用于论文查重、垃圾邮件过滤、情感分析、智能机器和信息抽取等方面•本章首先介绍文本分析基础知识,然后对文本特征选取与表示、知识图谱、语法分析、语义分析等常见文本处理技术详细说明,最后介绍文本分析应用•文本分析介绍•文本特征提取及表示–TF-IDF–信息增益–互信息–卡方统计量–词嵌入–语言模型–向量空间模型•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•词法分析–文本分词–命名实体识别–词义消歧•句法分析•语义分析•文本分析应用–文本分类–信息抽取–问答系统–情感分析–自动摘要文本分析介绍•文本分析的过程从文本获取开始,一般经过分词、文本特征提取与表示、特征选择、知识或信息挖掘和具体应用等步骤文本特征提取及表示•文本的特征表示是文本分析的基本问题,将文本中抽取出的特征词进行向量化表示,将非结构化的文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息,然后才可以建立文本的数学模型,从而实现对文本的计算、识别、分类等操作。

通常采用向量空间模型(Vector Space Model, VSM)来描述文本向量,在保证原文含义的基础上,找出最具代表性的文本特征,与之相关的有TF-IDF 、信息增益(Information Gain)和互信息(MI)等议程TF-IDF•TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency)是一种文本统计方法,主要用来评估文本中的一个词对语料库中一篇文档的重要程度,其中Term Frequency指词频,即某一个给定的词语在该文件中出现的频率,而Inverse Document Frequency指的是逆文档频率•基本思想是:字词的重要性与它在当前文档中出现的次数(词频)成正比,与它在整个语料库中出现的频率成反比。

基于知识图谱的实体关系概念化

基于知识图谱的实体关系概念化

本科毕业论文论文题目:基于知识图谱的关系概念化院系:软件学院专业:软件工程姓名:范思奇学号:11302010045 指导教师:肖仰华职称:副教授单位:复旦大学日期:2015 年 06 月 11 日目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1.引言 (3)1.1.背景 (3)1.1.1.知识图谱 (3)1.1.2.实体关系 (4)1.1.3.实体关系抽取 (5)1.2.研究内容与主要贡献 (6)2.相关工作 (8)2.1.早期关系抽取中的关系分类体系 (8)2.1.1.早期关系分类方法与封闭领域关系抽取 (8)2.1.2.早期关系分类与抽取的局限性 (8)2.2.基于知识库的关系抽取中的关系分类体系 (8)2.2.1.基于知识库的关系分类和关系抽取系统 (8)2.2.2.现有实体关系分类体系的局限性 (11)3.研究内容 (12)3.1.定义 (12)3.1.1.概念分类体系 (12)3.1.2.实体关系 (12)3.1.3.常用符号表 (13)3.2.问题描述 (13)3.2.1.研究目标 (13)3.2.2.问题的难点 (15)3.3.算法设计 (16)3.3.1.概念对生成 (17)3.3.2.聚类压缩 (21)4.实验 (26)4.1.数据处理 (26)4.2.准确率 (26)4.3.聚类效果 (28)4.4.质量评估 (31)5.结论 (33)5.1.研究结论 (33)5.2.应用 (33)5.2.1.基于语义的关系分类体系 (33)5.2.2.基于语义关系的模板匹配 (34)5.3.改进方向 (34)5.3.1.概率方法 (34)5.3.2.多元关系 (35)5.3.3.偏移问题 (35)6.参考文献 (36)7.致谢 (38)摘要随着一些质量高、体积大的知识图谱的出现,信息抽取工作获得了更多的语义知识。

而基于知识图谱的实体关系抽取仍然处于很直观的、初级的阶段,其所面临的关键问题就是关系识别与关系分类问题。

水文模型知识图谱构建与应用

水文模型知识图谱构建与应用

2024年1月水 利 学 报SHUILI XUEBAO第55卷 第1期文章编号:0559-9350(2024)01-0080-12收稿日期:2023-07-03基金项目:科技创新2030重大项目(2021ZD0113602);中国工程科技知识中心项目(CKCEST-2021-2-12,CKCEST-2022-1-35)作者简介:周逸凡(2000-),硕士生,主要从事水利信息化研究。

E-mail:1219829152@qq.com通信作者:赵红莉(1973-),正高级工程师,主要从事水利信息化和水资源遥感研究。

E-mail:zhaohl@iwhr.com水文模型知识图谱构建与应用周逸凡1,2,段 浩1,2,赵红莉1,2,赵慧子1,2,李 豪1,2,韩 昆1(1.中国水利水电科学研究院,北京 100038;2.水利部数字孪生流域重点实验室,北京 100038)摘要:针对水利垂直领域缺少知识组织和结构化表达的场景案例,以及通用知识抽取模型在水利垂直领域中难以达到预期精度等问题,本文以水文模型方案推荐为例,提出了知识图谱的构建框架与流程,构建了包含模型继承发展关系、应用流域、模型精度等内容的知识模型,形成基于期刊文献类非结构化数据源的多策略知识抽取方法,以及实体对齐与知识融合的规则与方法等。

对水文模型领域期刊文献进行了知识抽取、融合,构建水文模型知识图谱实例,共包含节点实体14298个,属性实体39133个,关系36254条,实体识别的准确率、召回率、F1值均在90%以上。

对建立的图谱实例进行了可视化表达和知识应用,结果表明:该图谱实现了基于期刊文献的水文模型知识快速采集学习、组织管理,支持模型检索推荐,提高了水文模型知识的发现与使用能力,对相似场景的水利知识图谱构建具有参考价值。

关键词:知识图谱;水文模型;知识抽取;知识应用 中图分类号:TP391文献标识码:Adoi:10.13243?j.cnki.slxb.202303951 研究背景数据急剧增长后,如何高效获取、管理和利用知识逐渐成为热点问题。

一文打尽知识图谱(超级干货,建议收藏!)

一文打尽知识图谱(超级干货,建议收藏!)

⼀⽂打尽知识图谱(超级⼲货,建议收藏!)©原创作者 | 朱林01 序⾔知识是⼈类在实践中认识客观世界的结晶。

知识图谱(Knowledge Graph, KG)是知识⼯程的重要分⽀之⼀,它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组,实体间通过关系相互联结,构成了复杂的⽹状知识结构。

图1 知识图谱组成复杂的⽹状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六⼗多年,衍⽣出了许多独⽴的研究⽅向,并在众多实际⼯程项⽬和⼤型系统中发挥着不可替代的重要作⽤。

如今,知识图谱已经成为认知和⼈⼯智能⽇益流⾏的研究⽅向,受到学术界和⼯业界的⾼度重视。

本⽂对知识图谱的历史、定义、研究⽅向、未来发展、数据集和开源库进⾏了全⾯的梳理总结,值得收藏。

02 简史图2 知识库简史图2展⽰了知识图谱及其相关概念和系统的历史沿⾰,其在逻辑和⼈⼯智能领域经历了漫长的发展历程。

图形化知识表征(Knowledge Representation)的思想最早可以追溯到1956年,由Richens⾸先提出了语义⽹(Semantic Net)的概念。

逻辑符号的知识表⽰形式可以追溯到1959年的通⽤问题求解器(General Problem Solver, GPS)。

20世纪70年代,专家系统⼀度成为研究热点,基于知识推理和问题求解器的MYCIN系统是当时最著名的基于规则的医学诊断专家系统之⼀,该专家系统知识库拥有约600条医学规则。

此后,20世纪80年代早期,知识表征经历了Frame-based Languages、KL-ONE Frame Language的混合发展时期。

⼤约在这个时期结束时的1984年,Cyc项⽬出现了,该项⽬最开始的⽬标是将上百万条知识编码成机器可⽤的形式,⽤以表⽰⼈类常识,为此专门设计了专⽤的知识表⽰语⾔CycL,这种知识表⽰语⾔是基于⼀阶关系的。

本体论在知识库构建中的应用研究

本体论在知识库构建中的应用研究

本体论在知识库构建中的应用研究在知识库构建中,本体论的应用越来越受到重视。

本体论是指一种对现实世界或某个特定领域中对象和概念进行描述和建模的方法,旨在构建一种可被计算机理解的结构化知识表示形式。

本体论的应用可以帮助知识库中的信息更加准确、清晰地表达,从而提高知识库的质量和可用性。

1. 本体论的起源与发展本体论最早是由哲学家约翰·洛克所提出,用于探讨人类思维和理解的本质。

后来随着计算机科学和人工智能领域的发展,本体论也被引入到了知识表示和知识管理领域。

现代本体论已经形成了一套完整的理论框架,包括本体的组成结构、本体语言、本体的构建和应用等方面。

2. 本体论在知识库构建中的作用知识库是指一种用于存储和管理知识的系统,它可以为用户提供快速、准确、可靠的信息服务。

在构建知识库时,我们需要对知识进行描述和分类,这就需要使用本体论来对知识进行建模。

本体论可以帮助我们明确知识库中的概念和关系,从而更好地组织和管理知识。

在知识库中,本体论的应用可以有以下几个方面:2.1. 概念建模本体论可以帮助我们将知识库中的概念进行抽象和分类,从而形成一种标准化和可重复使用的概念模型。

例如,对于医学领域的知识库,我们可以使用本体论来定义“疾病”、“症状”、“治疗方法”等概念,并对它们之间的关系进行描述和建模。

2.2. 知识表示通过本体论,我们可以将知识库中的信息表示为一组本体实体(如“汽车”、“手表”等)和本体属性(如“颜色”、“品牌”等)。

这种表示方式可以使得知识库中的信息更加清晰、准确,并且能够被计算机识别和处理。

2.3. 知识推理本体论还可以帮助我们实现知识推理,即基于本体定义的事实和规则,自动地推导出新的知识。

例如,在一个交通出行的知识库中,我们可以定义“地铁”和“公交车”之间的关系为“都可以作为公共交通工具”,这样,在用户查询“哪种交通工具可以到达某个地点”时,系统就可以根据这个规则自动推理出答案。

3. 本体论应用案例分析3.1. ProtégéProtégé是一个知名的本体论工具,它可以帮助用户创建、编辑、存储和管理本体。

国内外主要本体库比较分析研究

国内外主要本体库比较分析研究

国内外主要本体库比较分析研究白如江/于晓繁/王效岳2012-10-22 11:13:10 来源:《现代图书情报技术》(京)2011年1期【英文标题】The Comparative Analysis of Major Ontology Repository at Home and Abroad【作者简介】白如江、于晓繁、王效岳,山东理工大学科技信息研究所(淄博255049)【内容提要】介绍4种国内外主要的通用本体库WordNet、DBpedia、Cyc、HowNet和两个比较成功的专业领域本体库生物医学和企业领域本体库,从描述语言、存储方式、查询语言、构建平台和应用领域5个方面分别对4种通用本体库和领域本体库进行比较分析,为国内外学者在本体库及其应用研究方面提供帮助。

The paper introduces the major general Ontology libraries in domestic and foreign: WordNet、DBpedia、Cyc and HowNet, and the successful professional domain Ontology libraries: Biomedical Ontology and Enterprise Ontology. Then it separately compares and analyzes them from five aspects as the description language, storage mode, query language, platform building and application to provide assistance for the study in Ontology library and its application.【关键词】本体库/WordNet/DBpedia/Cyc/HowNet/生物医学本体/企业管理本体Ontologylibrary/WordNet/DBpedia/Cyc/HowNet/Biomedical Ontology/Enterprise Ontology1 背景本体(Ontology)的概念最早起源于哲学领域[1],作为语义基础被广泛应用于信息检索、人工智能、语义网络、软件工程、自然语言处理、电子商务和知识管理等领域。

日本开放科学的发展﹑现状以及对我国的启示

日本开放科学的发展﹑现状以及对我国的启示

2021年4月2021年第2期(总第183期)晋图学刊Shanxi Library JournalApr. ,2021No. 2 ,2021 (Issue No. 183 )•综述•评介•日本开放科学的发展、现状以及对我国的启示郭翊(太原科技大学图书馆,山西太原〇3〇〇24)摘要:本文从日本开放科学政策的形成、日本最大科技关联开放数据库的运行模式、研究人员参与开 放科学的程度、研究界主要意见领袖和主要资助机构代表对开放科学与研究数据的看法几方面介绍了日本 开放科学的发展历程与现状。

本文认为,日本开放科学实践在制定开放科学法律法规、编制开放科学长期发 展规划及相关政策、建设国家级开放科学数据库平台三方面对我国发展开放科学有所启示,并提出了相应 建议。

关键词:开放科学;开放获取;开放数据中图分类号:C250 文献标识码:A文章编号:1004 -1680(2021)02 -0071 -09〇引言欧盟开放科学培训项H FOSTER(Facilitating Open Science Training for European Research)中对开放科学的定义为:开放科学是一种科学实践,在这种 方式下其他人可以进行合作并做出贡献,可以免费 获得研究数据、实验室记录和其它研究过程,基础数 据和方法可以再利用、再分配和复制,其内界包括开 放获取、开放数据、开放科学政策等共十三部分11;。

关于开放科学、开放获取与开放数据概念之间关系,我国学者顾立平^1提到从开放获取到开放数据再 到开放科学的演进顺序;赵艳枝3等指出开放数据 是对开放获取的补充,开放获取、开放数据是开放科 7的前提和基础,开放科学是理想,是愿景,是口标。

开放科学政策已经在世界范围实施了 一段时 间,2 013年美国白宫科技政策办公室签署了关于“提高联邦政府资助的科研成果的访问”的备忘录,耍求确保联邦政府资助的科学研究的直接成果在尽 可能少的限制条件下,并符合法律规定的情况下,向公众、行业和科学界提供最大程度的开放。

基于本体和语义距离的DBpedia领域知识抽取方法

基于本体和语义距离的DBpedia领域知识抽取方法

基于本体和语义距离的DBpedia领域知识抽取方法摘要:关联开放数据(LOD)中蕴藏着大量不同领域的知识,但是目前抽取其中特定领域知识的方法大多需要人工参与。

为了能自动地抽取领域知识,提出根据领域本体抽取DBpedia中特定领域知识的方法。

使用领域本体、Wikipedia和主题提取算法获得用于抽取领域知识的种子关键词集。

在直接链接子图语义距离算法中,添加能够代表边指向性权值的参数,用于领域知识的抽取,并基于本体和字符串相似度比较的筛选策略对抽取的知识进行筛选。

通过实验表明,该方法不仅能够获得较好的抽取效果,而且不需要人为地挑选关键词和参与筛选过程,极大地节省了时间和精力。

关键词:DBpedia;领域本体;直接链接子图语义距离算法;知识抽取;抽取策略;筛选中图分类号:TN911.1?34;TP391 文献标识码:A 文章编号:1004?373X(2018)13?0128?05Abstract:The linked open data (LOD)contains huge amounts of different domain knowledge,and most of the approaches to extract the specific domain knowledge require manual intervention. A method of extracting domain specificknowledge from DBpedia based on domain ontology is proposed to extract the domain knowledge automatically. The domain ontology,Wikipedia and topic extraction algorithm are used to obtain the seed keyword set for domain knowledge extraction. The parameter representing the side?directivity weight is added into the direct linked subgraph semantic distance algorithm to extract the domain knowledge. The screening scheme based on ontology and character string similarity comparison is used to screen the extracted knowledge. The experiment results show that the proposed method can obtain perfect extraction performance,and needn′t select keywords or perform manual participation in the screening process artificially,which can greatly save people′s time and effort.Keywords:DBpedia;domain ontology;direct linked subgraph semantic distance algorithm;knowledge extraction;extraction scheme;screening 0 引言?S着科技的发展,关联开放数据(LOD)中的数据呈爆炸式增长,如DBpedia[1],Yago[2]等。

机器学习-文本分析

机器学习-文本分析

机器学习第5章文本分析•文本分析是机器学习领域重要的应用之,也称之为文本挖掘。

通过对文本内部特征提取,获取隐含的语义信息或概括性主题,从而产生高质量的结构化信息,合理的文本分析技术能够获取作者的真实意图。

典型的文本挖掘方法包括文本分类、文本聚类、实体挖掘、观点分析、文档摘要和实体关系提取等,常应用于论文查重、垃圾邮件过滤、情感分析、智能机器和信息抽取等方面•本章首先介绍文本分析基础知识,然后对文本特征选取与表示、知识图谱、语法分析、语义分析等常见文本处理技术详细说明,最后介绍文本分析应用•文本分析介绍•文本特征提取及表示–TF-IDF–信息增益–互信息–卡方统计量–词嵌入–语言模型–向量空间模型•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•词法分析–文本分词–命名实体识别–词义消歧•句法分析•语义分析•文本分析应用–文本分类–信息抽取–问答系统–情感分析–自动摘要文本分析介绍•文本分析的过程从文本获取开始,一般经过分词、文本特征提取与表示、特征选择、知识或信息挖掘和具体应用等步骤文本特征提取及表示•文本的特征表示是文本分析的基本问题,将文本中抽取出的特征词进行向量化表示,将非结构化的文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息,然后才可以建立文本的数学模型,从而实现对文本的计算、识别、分类等操作。

通常采用向量空间模型(Vector Space Model, VSM)来描述文本向量,在保证原文含义的基础上,找出最具代表性的文本特征,与之相关的有TF-IDF 、信息增益(Information Gain)和互信息(MI)等议程TF-IDF•TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency)是一种文本统计方法,主要用来评估文本中的一个词对语料库中一篇文档的重要程度,其中Term Frequency指词频,即某一个给定的词语在该文件中出现的频率,而Inverse Document Frequency指的是逆文档频率•基本思想是:字词的重要性与它在当前文档中出现的次数(词频)成正比,与它在整个语料库中出现的频率成反比。

家庭服务机器人知识库的构建

家庭服务机器人知识库的构建

• 103•ELECTRONICS WORLD・探索与观察随着家庭服务机器人技术的发展,家庭服务机器人知识库的构建成为了服务机器人对环境认知的热点问题。

本文通过对中文通用百科知识图谱(CN-DBpedia)抽取结合人工自顶向下的方法对家庭服务机器人知识库进行构建,按空间功能将家庭环境分成卧室、厨房、客厅、餐厅等,再将功能空间中必须品依次添加。

将家庭环境中常见物品归类,方便目标物体的查询。

引言:随着家庭服务机器人技术的发展,家庭服务机器人知识库的构建成为学者们研究的焦点,它将使家庭服务机器人引领到更加智能化的方向上。

其中家庭环境本体作为家庭服务机器人知识库的关键环节,对机器人对家庭环境的认知具有重要意义。

本文介绍家庭环境本体的构建。

Protégé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,或者说是本体开发工具,也是基于知识的编辑器,属于开放源代码软件。

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。

Protégé提供了本体概念类,关系,属性和实例的构建,并且屏蔽了具体的本体描述语言,用户只需在概念层次上进行领域本体模型的构建。

1 基于中文通用百科知识图谱(CN-DBpedia)的抽取1.1 中文通用百科知识图谱介绍CN-DBpedia是由复旦大学知识工场实验室研发并维护的大规模通用领域结构化百科,其前身是复旦GDM中文知识图谱,是国内最早推出的也是目前最大规模的开放百科中文知识图谱,涵盖数千万实体和数亿级的关系CN-DBpedia主要从中文百科类网站(如百度百科、互动百科、中文维基百科等)的纯文本页面中提取信息,经过滤、融合、推断等操作后,最终形成高质量的结构化数据,供机器和人使用。

1.2 中文通用百科知识图谱的抽取由于家庭环境机器人知识库属于领域知识,对于该特定领域的知识较少。

所以本文采用对现有知识库进行抽取的方法快速构建大体框架。

12种通用知识图谱项目介绍

12种通用知识图谱项目介绍

12种通用知识图谱项目介2通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph) 和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。

百科知识图谱是百科事实构成的,通常是“非黑即白”的确定性知识。

早在2010年微软就开始构建商用知识图谱,应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目o 2012 年谷歌基于Freebase 正式发布Google Knowledge Grapho 目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱,脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。

而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。

相比之下,国内知识图谱创业公司则从智能客服、金融、法律、公安、航空、医疗等“知识密集型”领域作为图谱构建切入点。

除了上述商业通用图谱以外,DBpedia、Yago、Wikidata、BabelNet等开放域百科知识图谱也蓬勃发展。

另一种常识知识图谱,则集成了语言知识和概念常识,通常关心的是带有一定的概率的不确定事实,因此需要挖掘常识图谱的语言关联或发生概率。

下面,我们将对两类知识图谱做详细介绍。

一、百科知识图谱百科知识图谱构建模式可以分为两类。

一类是对单百科数据源进行深度抽取, 典型代表有DBpedia。

另一类是结合了语言知识库(如%rdNet)后,出现了一大批兼具语言知识的百科知识库,如Google Knowledge Graph后端的Freebase、IBM Waston 后端的YAGO,以及BabelNet。

此外,还有世界最大开放知识库WikiData等。

下面我们分别进行介绍。

1.DBpediaDBpedia是始于2007年的早期语义网项目,也就是数据库版本的多语言维基百科。

DBpedia采用了严格的本体设计,包含人物、地点、音乐、组织机构等类型定义。

从对维基百科条目和链接数据集中抽取包括abstract、infobox、category等信息。

dbpedia学习笔记

dbpedia学习笔记

DBpedia学习笔记By Nancy Liu 一.概述1.DBpedia产生动机:由于Wikipedia固有结构的限制,使得一些查询无法实现,如“流过莱茵河的所有河”,“意大利18世纪之后的作曲家”。

DBpedia从Wikipedia中抽取结构化的信息,并建立语义网络。

2.DBpedia项目开始时间,2006年。

3.本文将从DBpedia的知识抽取框架、DBpedia本体、DBpedia与Linked Data三个方面来介绍DBpedia.二.抽取框架1.整体框架a)输入:一种是Wikipedia仓库,一种是MediaWiki提供的API。

b)解析:将Wikipedia中获取的源码转换为抽象语法树。

c)抽取:每一个Wikipedia的页面就是一个抽象语法树,对这个抽象语法树进行信息抽取,比如标签、摘要、地理坐标等。

每一个抽取都利用一个抽象语法树,并生成一系列RDF声明。

d)输出:将得到的RDF声明写入槽。

下图示意了DBpedia的抽取框架:2.抽取器DBpedia抽取的内容主要来自Wikipedia的信息框以及页面中的标记。

其中通常位于右上角的信息框又称为DBpedia最主要抽取的对象。

如搜索”ford”.(如下图)这个信息框可以提供结构化的信息。

DBpedia的抽取器可以分为以下四类:a)基于映射的信息框抽取器解决的问题是从infoBox提取数据映射到ontology.infoBox即Wikipedia中右上角的框,ontology对应的是DBpedia中的本体。

b)信息框“生”信息抽取解决的问题是从infoBox提取数据直接存到RDF.即将infoBox中的属性-值对存放至RDF中,这种方式产生的数据语义并不丰富,质量还有待提高。

c)特征提取特征提取是利用一些抽取器将某一个确定的特征从Wikipedia的一篇文章(也可以理解为一个网页,不限于infobox)中抽取出来,比如抽取一个坐标或者标签。

一种知识库体系的设计构建方法及在媒体领域的应用探索

一种知识库体系的设计构建方法及在媒体领域的应用探索

106传媒业态·传媒技术一种知识库体系的设计构建方法及在媒体领域的应用探索摘 要:随着各国政府对知识库的日益重视和大力推动,涌现了大量公共组织探索基于开放数据的知识库构建,具有代表性的如开放链接数据(LOD)项目、在线关联数据知识库DBPedia项目等。

在企业工程领域,Google、百度、捜狗等也纷纷投身于大规模本体知识库的研究中。

随着公共知识库的开放,众多旨在将知识库应用于不同业务领域的领域知识库研究也逐渐开展。

本文提出了一种旨在针对媒体应用领域的知识库体系设计构建方法,构建了重点媒体知识库、重点人物知识库、重点事件知识库、业务关键词知识库、业务知识百科库等几大知识库群,详细介绍了知识库构建的几大关键技术,并对知识库在媒体领域的应用场景进行了重点阐述。

关键词:知识库;知识图谱;基于本体的知识表示;知识提取;知识标注;知识库应用中图分类号:TP391 文献标识码:A文章编号:1671-0134(2019)05-106-03DOI:10.19483/ki.11-4653/n.2019.05.035文/陈珺1.国内外研究现状与发展趋势随着各国政府对知识库的日益重视和大力推动,涌现了大量公共组织探索基于开放数据的知识库构建。

其中,具有代表性的是开放链接数据(LOD)项目,其采用RDF 形式在 Web 上发布各种开放的数据集,通过来自不同数据源的数据项之间设置 RDF 链接,将不同本体知知识库所使用的语义链接互相关联,达到最大程度的全球化知识共享。

此外,作为在线关联数据知识库项目,DBPedia从维基百科的词条中抽取结构化数据,以提供更准确和直接的维基百科搜索,并在其他数据集和维基百科之间创建连接,提供跨语言、跨领域的大规模世界知识。

在企业工程领域,Google、百度、捜狗等也纷纷投身于大规模本体知识库的研究中。

比较著名的有 “Knowledge Graph”(Google)、“知心”(百度)以及“知立方”(捜狗)等。

基于开放本体的数据关联分析研究

基于开放本体的数据关联分析研究

341 介绍在信息科学领域内,本体是指共享结构,明确和具体描述的形式概念[1]。

本体含结构化属性,是一种异常类型的术语集,事实上是一种形式化的表达,基于特殊范畴之间的某种说明及其互相间关系。

本体一般可以用来推断字段属性,也可被用来定义字段。

目前,可供使用的开放本体主要有DBpedia、YAGO等[2]。

本文首先描绘了命名实体识别的体系框架,阐述命名实体识别的过程。

随后采用Apriori经典算法将已经标注好的实体进行数据挖掘,挖掘其频繁项集,并根据最小支持度和最小置信度挖掘其关联规则。

2 命名实体识别随着互联网上数据量的快速增长,人们期望计算机可以自动处理网络中的信息。

命名实体识别(Named Entity Recognition)是底层信息处理技术的一个重要的手段[3]。

命名实体指在文本里具有重要语义的一类词语,是自然语言中语句的重要组成部分。

片面角度看,能够把命名实体划成地方、人物、组织机构等。

全局角度看,命名实体能够涵盖数学定义式、时间定义式等。

一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)。

通常包括两部分:(1)发现命名实体,即判断一个文本串是否代表一个实体;(2)标注命名实体,即将发现的命名实体标注为某一种具体的类型(人名、地名、机构名或其他)。

其中重点是确定实体的类别以及三元组的关系抽取[4]。

命名实体是网页文本中基础的信息单元,也是文本中的缩写、固有名词及其它唯一标识。

往往划为三类,即实体名称、时间表达式、数字表达式。

无论是时间表达式还是数字表达式,它们的表达形式较为一致,持有恒定的规范,所以较为容易识别并标注出实体。

而名称类实体具有多样性和歧义性,识别较为困难,难以消除歧义,为标注实体带来很大的阻力。

命名实体识别的体系框架包括五部分:(1)实体指称提取;(2)实体指称扩充;(3)候选实体生成;(4)候选实体排序;(5)无指代实体聚类。

DBpedia知识库本体分析

DBpedia知识库本体分析

DBpedia知识库本体分析[摘要]在现有的语义网项目架构中,基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心,如何对于这些知识库的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。

在目前的关联数据知识库项目中,DBpedia是较为典型且成熟的一个,DBpedia网站使用本体的方法来对其条目内容进行组织和存储,本文旨在通过对DBpedia 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、存储和查找有着怎样的影响,并试图从该例中分析归纳得出类似网站知识库内容的本体构建的一般要点。

[关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建1.概述及相关简介1998年,WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。

这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性,使得下一代的互联网更加智能和高效,能够有效处理目前网络中的大量信息内容。

这一概念和其具体的技术实现几经波折,从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念,在目前的语义网构想中,关联数据成为了其技术实现的核心概念。

关联数据是一种推荐的最佳实践,用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是,发布和部署实例数据和类数据,从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。

在目前的具体实践中,数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上,存储在关联数据知识库中。

而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户,从而实现信息和数据的跨网站共享。

从上面不难看出,在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。

DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。

它从维基百科的词条中抽取结构化数据,以提供更准确和直接的维基百科搜索,并在其他数据集和维基百科之间创建连接,并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上,提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。

DBpedia知识库系统在金属材料中的应用

DBpedia知识库系统在金属材料中的应用

DBpedia知识库系统在金属材料中的应用摘要—关联数据在不同领域中发展迅速并越来越重要。

DBpedia作为一个相对全面的关联数据知识库项目,知识库项目已有包含数十亿的三元组,这些条目涉及不同领域的多个类目。

本文旨在利用在DBpedia 中的金属材料的知识,为材料专家提供更多有用的服务。

一个设计能够以算法从DBpedia中提取金属材料的知识为当地的知识基础。

然后,我们建议开发了基于语义距离计算金属材料信息的的实验样机。

实验结果表明,该系统可以帮助用户源于DBpedia中快速,方便的找回金属知识。

I.引言语义网的迅速发展,可以根据从WWW的数据来产生大量的RDF数据,大大改进了WWW(万维网)的搜索和导航。

2007年,LOD(链接开放数据)云图只包含12个数据集。

然而,已经迅速增加至338的数据集,2013 [1] [2]。

LOD云图是在DBpedia中,这是从维基百科中提取的数据集。

DBpedia 中构造的类别层次结构有529类,这些类目有2333不同的属性描述。

所述DBpedia中数据集包含多个数据文件,并且不同的文件包含从维基提取不同数据的信息。

DBpedia中含有大量的领域知识的数据,因此我们所面临的的是如何从庞大的数据集中提取特定领域的知识。

维基百科是自然语言,所以它没有语义[3]。

但DBpedia中的数据集,使通过属性产生语义关系。

本文的组织结构如下。

第2节讨论关于DBpedia中的数据集的相关工作第3节描述了问题定义和目标.第4节引入了提取算法。

第5节给出实验结果,并演示了推荐系统的原型。

第6节总结全文,并给出了今后的工作。

II相关工作在最近这几年,大量的研究集中在DBpedia中的应用。

Alexandre Passant [5]使用DBpedia中的数据完成了音乐推荐系统。

他们有限的所有实例:音乐家和DBpedia,乐队来自DBpedia,在这个实验中,语义距离被测量,因此它们不具有其自己的本地数据。

DBpedia Spotlight上的命名实体识别优化

DBpedia Spotlight上的命名实体识别优化

DBpedia Spotlight上的命名实体识别优化付宇新;王鑫;冯志勇;徐强【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2017(011)007【摘要】The task of named entity recognition can bridge the gap between knowledge bases and nature languages, and support the research work in keyword extraction, machine translation, topic detection and tracking, etc. Based on the analysis of current research in the field of named entity recognition, this paper proposes a general-purpose opti-mization scheme for named entity recognition. Firstly, this paper designs and implements an incremental extending method, by using a candidate set, which can reduce the dependency on the training set. Secondly, by leveraging the concept of pointwise mutual information ratio, this paper effectively makes feature selection on the contexts of entities, which may reduce the context space significantly and meanwhile improve the performance of annotation results. Fi-nally, this paper presents the secondary disambiguation method based on topic vectors, which can further enhance the precision of annotation. This paper conducts extensive comparison experiments on the widely-used open-source named entity recognition system DBpedia Spotlight. It has been verified that the proposed optimization scheme out-performs the state-of-the-art methods.%命名实体识别任务能够搭建知识库与自然语言之间的桥梁,为关键字提取、机器翻译、主题检测与跟踪等研究工作提供支撑.通过对目前命名实体识别领域的相关研究进行分析,提出了一套通用的命名实体识别优化方案.首先,设计并实现了利用候选集的增量式扩展方法,降低了对训练集的依赖性;其次,通过点互信息率对实体上下文进行特征选择,大幅度降低了上下文空间,同时提高了标注性能;最后,提出了基于主题向量的二次消歧方法,进一步增强了标注准确率.通过在广泛使用的开源命名实体识别系统DBpedia Spot-light上进行多种比较实验,验证了所提优化方案与已有系统相比具有较优的性能指标.【总页数】12页(P1044-1055)【作者】付宇新;王鑫;冯志勇;徐强【作者单位】天津大学计算机科学与技术学院,天津 300354;天津市认知计算与应用重点实验室,天津 300354;天津大学计算机科学与技术学院,天津 300354;天津市认知计算与应用重点实验室,天津 300354;天津市认知计算与应用重点实验室,天津300354;天津大学软件学院,天津 300354;天津大学计算机科学与技术学院,天津300354;天津市认知计算与应用重点实验室,天津 300354【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.中英命名实体识别及对齐中的中文分词优化 [J], 尹存燕;黄书剑;戴新宇;陈家骏2.在优化结构和提高效益的基础上促进经济持续发展——在全国经济工作会议上的讲话 [J], 李鹏3.在优化结构和提高效益的基础上促进经济持续发展——在全国经济工作会议上的讲话 [J], 李鹏4.基于并行子空间优化的企业命名实体识别 [J], 乔诗展;陈逸伦5.用电子束曝光方法在优化设计的绝缘体上硅脊状波导上实现布拉格光栅的制作和评价(英文) [J], 武志刚;张伟刚;王志;开桂云;袁树中;董孝义;宇高胜之;和田恭雄因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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DBpedia知识库本体分析[摘要]在现有的语义网项目架构中,基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心,如何对于这些知识库的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。

在目前的关联数据知识库项目中,DBpedia是较为典型且成熟的一个,DBpedia网站使用本体的方法来对其条目内容进行组织和存储,本文旨在通过对DBpedia 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、存储和查找有着怎样的影响,并试图从该例中分析归纳得出类似网站知识库内容的本体构建的一般要点。

[关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建1.概述及相关简介1998年,WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。

这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性,使得下一代的互联网更加智能和高效,能够有效处理目前网络中的大量信息内容。

这一概念和其具体的技术实现几经波折,从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念,在目前的语义网构想中,关联数据成为了其技术实现的核心概念。

关联数据是一种推荐的最佳实践,用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是,发布和部署实例数据和类数据,从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。

在目前的具体实践中,数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上,存储在关联数据知识库中。

而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户,从而实现信息和数据的跨网站共享。

从上面不难看出,在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。

DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。

它从维基百科的词条中抽取结构化数据,以提供更准确和直接的维基百科搜索,并在其他数据集和维基百科之间创建连接,并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上,提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。

同时,与一些同时期的关联数据知识库项目不同,DBpedia提供的关联数据知识内容并不受限于某一较小的专业或学科领域,到2012年为止,DBpedia知识库项目已有超过3640000个条目,这些条目涉及人名、地名、音乐专辑、电影、组织、种族等等多个类目。

在大数量和宽范围的前提下,DBpedia知识库的条目组织就成为决定其运行效率的关键因素。

DBpedia知识库以构建本体的形式对条目进行组织,起到了一定的效果。

本体一词是指对客观世界存在的事物的系统描述,在信息科学的领域中,1991年Neches 等人最早给出的定义是:给出构成相关领域词汇的基本术语和关系,以及利用这些术语和关系构成,规定这些词汇外延规则。

1993年Gruber将其定义表述为“概念模型的明确的规范说明”。

1997年Borst进一步完善了该本体的定义,表述为“共享概念模型的形式化规范说明”,增加了“共享”和“形式化”两个限定语。

1998年Studer等人在对Gruber和Borst 的定义进行了深入研究后,将本体进一步表述为“共享概念模型的明确的形式化规范说明”并从此形成了目前信息学界对本体概念比较一致的看法。

本文以DBpedia的本体结构为实例,从类与条目属性以及本体结构两个方面,分析DBpedia本体的构建思路。

2.DBpedia本体的类和条目属性分析如前所述,本体是对共享概念模型的明确的形式化规范说明。

根据斯坦福大学医学院发本体的构建七步法,构建本体有如下七个步骤:(1)确定本体的专业领域与范畴(2)考察复用现有本体的可能性(3)列出本体中的重要术语(4)定义类和类的等级关系(5)定义类的属性(6)定义属性的分面(7)创建实例但以上所述的七步法仅适用于某一专业或学科领域本体的构建。

在DBpedia知识库一例中,由于所需要构建本体的是维基百科条目,因此其专业领域与范畴无法简单确定,因此在DBpedia的本体构建中,采用了类似于以叙词表为基础的自动化本体转换的方式。

但同样的,维基百科的词条表并非规范的叙词表,其类目划分也无法简单归于某一专业分类之下,词语的专指度不可避免的出现不足,因此,在DBpedia的本体构建中,类目划分和定义基本是人工完成,之后的条目转换才使用了自动转换的方式。

2.1 DBpedia类共有属性分析本体的体系结构主要包括3个要素:核心元素集、元素间的交互作用以及这些元素到规范语义间的映射关系。

对于本体的一般构造过程,可以用以下公式进行表示:本体= 概念(Concept)+ 属性(Property)+ 公理(Axiom)+ 取值(Value)+ 名义(Nominal)从以上的一般公式中,我们还可以归纳出本体当中的基本关系类型,共有四类:(1)part-of关系,表达概念之间部分和整体的关系(2)kind-of关系,表达概念之间的集成关系(3)instance-of关系,表达概念的实例和概念之间的关系(4)attribute-of关系,表达某个概念是另一个概念的属性由于DBpedia知识库的本体从分类上属于知识本体,因此在类和条目的属性设置上需要体现以上四种关系。

如图1所示,DBpedia的类除了名称这一唯一标示之外,还有如下共有属性:图 1 DBpedia类属性实例(1)Type属性,类型是类与条目的根本性区分,以图中‘Film’这个类为例,它的类型属性值是‘Class’,而该类下属的具体电影条目的属性则是‘Film’。

(2)Istypeof属性,这一属性列出了该类下属的所有条目(3)SubclassOf属性,这一属性表明该类的上级类(4)IsSubclassOf属性,这一属性表明该类的下级类(5)Sameas属性,这一属性值指向一个URI,其中说明了所有跟该类同义的词语以上是DBpedia本体类的五个共有属性,从该属性定义中可以看出,由于条目数量多,类目归属复杂,DBpedia类的属性定义较为简单。

但仍能体现概念之间的关系。

此外,由于名称的复用可能存在,因此DBpedia类和条目的属性命名匹配规则都较为严苛。

仍以图中Film类为例,当以film为索引词查找该类时,无法直接得到反馈结果。

由于DBpedia的使用用户生成内容较为随意,在创建本体时为类和条目添加了Sameas属性,以反映不同名称的同一事物。

2.2 DBpedia条目属性分析在DBpedia本体体系当中,条目与类是两种不同属性的概念。

简单的区分而言,DBpedia本体体系中的条目相当于一般本体体系中的概念、属性和取值的集合,三者共同描述某种客观事物,而类则相当于一般意义上的分类概念,并不指代某种具体事物,而是一类事物的共有概念。

因此,DBpedia本体的条目属性除了表明其与类和其他概念的关系和联系之外,还根据其所属的类拥有各自独特的属性。

图2 DBpedia条目属性实例从实例条目中,DBpedia条目所共有的关系属性仅有一条,即:(1)Type,如类属性,在不同的本体语言下其Type定义不同。

在DBpedia本体语言下,条目的Type属性是其所有上级类。

如例所示,该条目所描述的运动员从属于“运动员”、“花样滑冰运动员”和“人”三个类,因此其Type属性在DBpedia本体语言下有三个值。

而根据其从属类的不同,DBpedia本体体系中的条目拥有独特的用以说明其概念的属性,如上例的运动员有“出生年月”、“性别”等属性。

2.3 DBpedia本体属性设置的评析从实例分析中,不难看出,DBpedia的本体设计和构建符合以上本体构建原则。

尽管由于原维基百科的条目存在重名,以及单个概念在不同领域的不同含义等问题,但在DBpedia 本体的构建过程中,以名称为区分条目和类的最根本区别。

使用了添加后缀等命名规则来区分在原维基百科条目中重名条目。

同时,针对不同类或条目所涉及的不同概念,合理的添加了能够反映其概念特质的属性。

同时,针对不同本体语言,DBpedia还对同一属性做了不同取值,这样在使用和查询的过程中,能够用多种本体语言对DBpedia知识库的数据内容进行查找。

3. DBpedia本体结构分析基于DBpedia类和条目的属性,DBpedia本体的结构较为简明,规则大致如下:(1)以“事物(Thing)”这一概念来总括描述DBpedia本体中所涉及到的所有客观事物。

(2)事物(Thing)类下分有不同的子类,每一个子类都可以有它自己的子类(3)条目用以描述具体的事物,从属于某个类和它的全部上级类3.1 DBpedia本体结构表活动游戏事解剖结构动脉骨骼脑胚胎淋巴肌肉神经静脉奖杯化学物质化合物颜色货币数据库生物数据库装置汽车引擎武器疾病药物民族事件协约选举电影节武装冲突音乐节体育项目足球赛国际长途汽车大奖赛武术混合项目奥林匹克赛跑女子网球联合会赛事摔跤太空航行年份食物饮料假日语言案件美国最高法院案件交通方式飞机汽车火车火箭轮船太空舱空间站航天飞行器音乐流派姓名名奥林匹克成绩组织乐团广播电视台广播网络公司广播台电视台公司航空公司唱片公司教育组织学院学校大学政府机构立法机关军事单位非营利性组织政党美式橄榄球联赛澳式足球联赛运动联赛高速赛车联赛 篮球联赛 棒球联赛 加拿大式橄榄球联赛 板球联赛 曲棍球联赛 高尔夫球联赛 冰球联赛 手球联赛 轮滑曲棍球联赛 长曲棍球联赛 武术混合联赛 摩托赛车联赛 马球联赛 英式橄榄球联赛足球联赛 垒球联赛 速滑联赛 机车联赛 网球联赛 电子游戏联赛 排球联赛运动队伍 美式橄榄球队 篮球队加拿大式橄榄球队 曲棍球队 足球俱乐部 摩托车队公会人物大使 建筑师艺术家演员 成人演员 喜剧演员 动漫画家 音乐人 作家宇航员运动员澳式足球运动员 羽毛球运动员 棒球运动员 篮球运动员 拳击手自行车手花样滑冰运动员一级方程式赛车手盖尔运动员高尔夫球手美式橄榄球运动员美国橄榄球运动员冰球运动员武术家全美汽车比赛选手大学生运动会运动员英式橄榄球运动员斯诺克运动员斯诺克冠军足球运动员网球运动员摔跤手英国皇室牧师红衣主教基督主教圣徒足球教练罪犯虚构人物动漫人物记者法官军事人员模特君主官员哲学家《花花公子》玩伴女郎牌手政客大法官国会议员州长市长议会议员总统首相参议员科学家足球经理旅店灯塔博物馆餐厅超市体育场剧院基础设施机场火箭发射台发电厂道路交通桥梁公交中转系统铁路公路三岔路口隧道车站公园历史名胜纪念碑自然景点水体湖泊流动水体运河河流山洞环形山山山脉峡谷人类居住地行政区划大陆国家岛屿定居地城市城镇村庄保护区滑雪区产酒区世界文化遗产保护地星球编程语言计划研究计划单曲斯诺克世界排名种群古细菌细菌真核生物动物两栖类蛛型类鸟类甲克类鱼类昆虫哺乳类软体类爬行类真菌植物石松类针叶类苏铁类蕨类有花植物葡萄银杏类苞果类绿藻类苔类劳动成果电影音乐乐曲专辑单曲欧洲歌唱大赛参赛曲软件电子游戏电视剧真人秀网站书面成果书期刊文献学术期刊杂志报纸戏剧其他类3.2 DBpedia本体结构的优点和存在的问题从上表可以看出,DBpedia的本体结构从整体上仍借鉴和使用了维基百科的类目分类方法。

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