知识图谱构建
知识图谱构建 知识图谱由实体、实体的属性描述以及实体和实体之间的关联构成。尽管其对于大数据人工智能的实现意义非凡，但其构造过程却极为困难。在早期，知识图谱构建单纯依赖于人类专家。在这一方法中，知识图谱中的实体、实体属性与实体关联关系完全由专家人工构造，此类知识图谱包括WordNet[2]、CyC ...
原文：基于本体体系的知识图谱构建
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取 中文命名实体识别平台如TLP HanLP等均提供了不错的接口 ，当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取 特定领域的新词发现等 难度较高 而且不完全适用，依领域而定 人工非结构化数据抽取 众包标注平台 人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充，可重复迭代 其他团队已有的研究成果 数据库数据 本体对齐 本 ...
2020-03-08 17:36 0 2248 推荐指数：
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二、知识图谱技术体系
知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种： 其中自顶向下构建是指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，加入到知识库里。 而自底向上构建，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信息，加入到知识库中。 在知识图谱 ...
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