基础知识 (基础知识是指什么)
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基础知识-知识图谱
知识图谱的构建方式: 自顶向下:先为知识图谱定义好本体与数据形式,再将实体添加到知识库。
自底向上(罕用) :从一些开明链接数据中提取出实体,选用其中置信度较高的添加到知识库,再构建顶层的本体形式。
(1)语义消息抽取;(2)多元数据集成与验证(知识融合);(3)知识图谱补全
知识库分类: 开明链接知识库:Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO。
蕴含少量半结构化、非结构化数据。
垂直行业知识库(特定畛域):IMDB(影视)、MusicBrainz(音乐)、ConceptNet(概念)等。
基于规定与词典的方法(为指标实体编写模板,而后启动婚配):编写少量规定或模板,笼罩畛域有限,难以顺应新需求 基于统计机器学习的方法(机器学习,训练模型,识别实体):监视学习算法受训练集限度,准确率和召回率不够理想 ( 召回率:真阳性 / 真阳性 + 假阳性;准确率:真阳性 + 真阴性 / 真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性 ) 面向开明域的抽取方法(面向海量的Web语料):经过大批实体实例建设特色模型,再经过它运行于新的数据集,给新实体做分类与聚类。(迭代裁减)
早期:人工结构语义规定以及模板的方式; 实体间的相关模型替代了早期的人工结构; 面向开明域的消息抽取框架(OIE):对隐含相关抽取功能低下。 ( 隐含相关抽取:基于马尔科夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含相关抽取方法 )
可以将实体属性的抽取疑问转换为相关抽取疑问
散布式示意 目的在于用 一个综合的向量来示意实体对象的语义消息 ,这种方式在知识图谱的计算、 补全 、推理等方面起到关键的作用: 1、语义相似度计算:实体间的语义关联水平,为人造言语解决(NLP)等提供了极大的便利 2、
消弭异构数据中实体抵触、指向不明等不分歧性疑问。
(1)待对齐数据分区索引; (2)应用相似度函数或相似性算法查找婚配实例; (3)对齐算法(成对实体对齐、全局(部分)汇合实体对齐)启动实例融合。
经过实体对齐后获取一系列的基本理想表白,而后理想并不等于知识,它只是知识的基本单位。
本体相当于知识库的模具,使其具备较强的档次结构和较小的冗余水平。
可分为人工构建和数据驱动智能构建。
数据驱动的本体智能构建: ①纵向概念间的并列相关计算:计算两个实体间并列相关的相似度,辨析他们在语义层面能否属于同一个概念。
②实体高低位相关抽取。
③本体生成:对各档次获取的概念启动聚类,并为每一类的实体指定1个或多个公共上位词。
理论是与实体对齐义务一同启动:对知识可信度启动量化,保管置信度较高的,舍弃置信度较低的。
关键包括形式层的降级与数据层的降级。
一阶谓词逻辑、形容逻辑以及规定等 (1)一阶谓词逻辑:以命题为基本,命题蕴含集体(实体)和谓词(属性或相关)。
(2)基于形容逻辑的规定推理:在(1)的基础上开展而来,目的是在知识示意才干与推理复杂度之间谋求一种平衡。
(3)经过本体的概念档次推理。
一些算法关键是 应用了相关门路 中的蕴涵消息: 经过图中两个实体间的多步门路来预测它们之间的语义相关,即从源节点开局,在图上依据门路建模算法启动游走,假设能够抵达指标节点,则推测源节点和指标节点间存在咨询。 ( 相关门路的建模钻研仍处于初期阶段,须要进一步探求成功 )
参考文献: [1]徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳.知识图谱技术综述[J].电子科技大学学报,2016,45(04):589-606.
李维团体简介
李维的生涯历程始于1987年,那时他在中国社会迷信院言语钻研所担任助理钻研员,专一于外汉机器翻译、人造言语解决和中文消息解决的钻研。
因为他的突出奉献,他曾被破格提名升职初级职称。
1988年至1991年,他在高立软件公司担任初级工程师,关键担任开发和调试GLMT机器语法规定,设计和成功系统的语义模块背景知识库,以及培训和指点团队开发大型机器翻译词典。
他的上班推进了GLMT技术的商业化,最终转化为香港韦易达公司的袖珍电子词典产品,并在1992年经过了多项国度级鉴定和奖项,包括北京市科技提高奖和国内博览会奖项。
从1997年到2006年,李维在Cymfony公司担任主钻研员和人造言语解决副总裁,时期他主导了18项美国政府SBIR名目的研发,特意是在InfoXtract软件系列中的人造言语解决和消息抽取技术。
他开发的Brand Dashboard和Digital Consumer Insight软件,能够实时剖析少量媒体报道,为大企业提供了高效的品牌治理和市场洞察。
2006年至今,他更是升职为首席计算言语学家和架构师,专一于设计新一代搜查引擎,这款平台被泛滥财产500强企业驳回,以商业情报搜查为主,其价值被证实逾越了其余搜查引擎和工具。
他的上班成绩在《财产》、《华尔街日报》等媒体上屡次被报道,Cymfony还因其在SBIR名目中的出色表现,取得了多项荣誉提名,包括2002年全美小企业最优合同名目年度奖的提名。
(Livius,Titus,公元前59~公元17),全名提图斯·李维,古罗马历史学家。
生于意大利北部的帕塔维乌姆(今帕多瓦),卒于帕塔维翁。
其家世和父母不得而知,听说出世于贵族,早年受过良好的传统教育。
他学习了文学、史学、修辞学、演说术等,是罗马共和前期学识渊博、简直一无所知的大学识家。
后移居罗马,与屋大维过从甚密。
此时屋大维曾经战败安东尼,罗马形势复原稳固,李维奉命传授屋大维的继孙克劳狄,即起初的皇帝。
浅谈基于语义网的知识治理
摘 要随着知识型企业的发生,知识己逐渐成为企业首要的消费要素。
企业如何经过对知识实施有效治理来效益最大化,增强竞争才干,曾经惹起人们的广泛注重。
本文从知识治理目前存在的疑问登程,提出了语义网相关技术在知识治理中的作用,给出基于语义网的知识治理方法。
关键词 语义Web;知识治理;消息查问
在人类社会进入新世纪的同时,人类也进入了一个全新的时代——知识经济时代。
随着知识型企业的发生,知识逐渐成为首要的消费要素。
企业如何经过对知识实施有效治理来效益最大化,增强竞争才干,曾经惹起人们的广泛注重。
企业知识治理已成为当今治理学界和企业治理者们最为关注的课题之一。
1 知识治理
1.1 知识治理的发生
所谓“知识经济”,就是“以知识为基础的经济”,这个术语来自于对知识和技术在经济增长中所起作用的充沛了解,表现了人力资本和技术中的知识是经济开展的外围,强调了知识作为一种资源在新的经济社会外形中所具备的基础特色。就企业治理来讲,知识治理的影响关键有四个方面:
(1)经济环球化给组织(企业)发生了渺小压力。
(2)知识密集型产业成为现代经济增长的主导力气。
对传统产业来说“知识化”将是其维持现有位置或成功翻新的独一前途。
(3)知识作为一种独立的消费要素在各种要素投入中占据主导位置,与此相应地“知识工人”在企业中的位置不时强化。
(4)消息技术的飞速开展和消息基础设备的极大改善为组织运作提供了与工业化时代在实质上不同的基本环境。
在上述背景下,治理学家和企业治理者们日益意识到,知识及其学习代表着企业(组织)竞争长处的关键源泉,“企业知识治理”便由此应运而生。
1.2 目前存在的疑问
在互连网上有数以百亿计的文档被超越上亿的用户经常使用,这些文档中有很多是在企业或组织外部的Intranet上。
随着网络的不时开展,这些为企业服务的文档会越来越多地出如今网络上,所以咱们有理由置信未来企业关于消息和知识的治理都会倾向于网络。
然而目前基于网络知识治理系统都存在着显著的无余:
1) 消息检索
目前的消息检索方式关键是基于关键词的检索而并非语义。
显然这种方式缺陷在于它并不能解决同义词。
形成这种结果的要素是传统的基于关键词的检索只关注检索与数据存储之间的相关。
这种检索是不触及词汇的语义的。
2) 消息的集成
目前关于网络上的消息集成关键靠人工解决。
存在这个疑问的关键要素是目前的智能代理软件不能解决文本代表的知识知识,并且它们不能解决散布式的资源。
3) 保养半结构化文件
目前组织的很多文档都是半结构化的,但保养这种消息的准确和分歧是一件既艰巨又费时的`上班,所以咱们须要有某种智能化的机制协助咱们智能监测失误。
1.3 语义Web在知识治理中的运行
以前关于消息集成的钻研关键集中在如何整合不同的数据库和知识库,这些数据库和知识库都是结构化的,所以这些集成方法并不能很好的顺应目前互联网上的半结构化数据,咱们须要的知识治理工具必要整合散布在网上的半结构化的消息资源。
语义Web是对以后互连网的裁减。
语义Web上的消息具良好的含意,使计算机之间以及人类能够更好的协同协作。
语义Web有这样的定义:机器可以了解数据含意的下一代互连网,称之为语义Web。
语义Web的目的就在于把互联网变成一个渺小的知识库,这个知识库不只可以被人了解而且还可以被机器了解。
假设它成功的话,咱们可以想象这样的互联网将会怎么影响咱们的生存。
2 相关技术
2.1 传统的知识示意方法
所谓知识的示意实践上就是对知识的一种形容,或许说是一组商定,一种计算机可以接受的用于形容知识的数据结构。
对知识启动示意的环节就是把知识编码成某种数据结构的环节。
知识的示意方法多种多样,关键有:①一阶谓词逻辑示意法;②发生式示意法;③框示意法;④语义网络示意法;⑤脚本示意法;⑥环节示意法;⑦Petri网示意法;⑧面向对象示意法等。
对同一知识的示意可以用多种方法,但各自的效果却不相反。
因此咱们常把几种示意方式并用,以取得长处互补的效果。
例如一阶谓词、发生式规定、框架和语义网络等己经运行于知识治理系统的开发中。
随着面向对象技术的开展,面向对象的知识示意方法也被运行于知识治理系统的设计之中。
2.2 语义Web的框架
姆·伯纳斯·李(-Lee)不时努力于语义Web技术的钻研,并不时关注语义Web技术的开展,在综合了语义Web钻研畛域的最新成绩的基础上,提出了语义Web模型。
这一模型获取了语义Web钻研者的认同,图1就是伯纳斯·李提出的语义Web分层结构图。
图1中,XML层作为语法层;RDF(Resource Description Framework)层作为数据层;本体层(Onto1ogy Layer)作为语义层;逻辑层(Logic Layer)提供了智能推理的规定;证据层(Proof Layer)允许代理间通信的证据替换。
RDF是Resource Description Framework(资源形容框架)的缩写,提供了用于形容元数据,特意是Web元数据的技术。
而RDF Schema(简称RDFS)则是用来定义形容所用到的“主语”、“谓词”、“宾语”的。
这里可以用面向对象的思维来类比它们之间的相关。
假设说RDF是用来成功实践上班的对象,那么RDF Schema就是用来定义对象的类。
RDF经过三元组的方式来形容资源,包括“主语”,“谓词”,“宾语”。
形容三元组有很多方式,其中最关键的是以XML方式。
以XML方式形容的好处就在于,这种方式不只可以使人了解,而且可以使机器智能解决,更关键的是它可以在网络上自在的交互。
RDFS定义RDF词汇驳回一种相似于面向对象的机制,也就是说咱们须要定义的类都是预先定义的rdfs:Resource的子类,也可以是某个咱们曾经定义好的某个类的子类。
这样做的好处就是任何人都可以应用现有的词汇来定义新词汇,从而大小节俭上班量,并成为一种面向对象中重用思维的表现。
2.4 Ontology和OWL
Ontology的概念最起初源于哲学畛域,可以追溯到公元前古希腊哲学家亚里士多德它在哲学中的定义为“对环球上主观存在物的系统地形容,即存在论”,是主观存在的一个系统的解释或说明,关心的是主观理想的形象实质。
近年来,计算机界关于本体论钻研的成绩数量正逐渐增多,品质也逐渐提高。
并且在1998年6月召开了关于本体论的第一次性国内会议— “消息系统中的方式化本体论国内会议”,标记着这一钻研畛域正在走向兴盛和成熟。
语义网是对未来网络的一个想象,在这样的网络中,消息都被赋予了明白的含意,机器能够智能地解决和集成网上可用的消息。
语义网经常使用XML来定义定制的标签格局以及用RDF的灵敏性来表白数据,下一步须要的就是一种Ontology的网络言语(比如OWL)来形容网络文档中的术语的明白含意和它们之间的相关。
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