知识图谱分享课件_第1页
知识图谱分享课件_第2页
知识图谱分享课件_第3页
知识图谱分享课件_第4页
知识图谱分享课件_第5页
已阅读5页，还剩18页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、知识图谱演讲人2025-11-11知识图谱演讲人2025-11-11架构架构逻辑架构模式层 建立在数据层之上，通过本体库来规范数据层的一系列表达数据层 由一系列事实组成，知识将以事实为单位进行存储逻辑架构模式层数据层体系架构自底向上 从数据中提取实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式，大多数都采用这种方式自顶向下 先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库，需要利用现有的知识库作为基础，比如维基百科体系架构自底向上自顶向下应用应用应用智能搜索应用智能搜索应用深度问答应用深度问答应用社交网络应用社交网络医疗领域 金融领域反欺诈精准营销电商行业 垂直领域医疗领域

2、金融领域反欺诈电商行业 垂直领域挑战挑战挑战目前，基于大规模开放域的知识抽取研究仍处于起步阶段，尚需研究者努力去攻关开垦知识获取目前存在的表示方式仍是基于三元组形式完成的语义映射，在面对复杂的知识类型、多源融合的信息时，其表达能力仍然有限知识表示实体对齐是知识融合中的关键步骤，虽然相关研究已取得了丰硕的成果，但仍有广阔的发展空间知识融合目前，大规模知识图谱的应用场景和方式还比较有限，其在智能搜索、深度问答、社交网络以及其他行业中的使用也只是处于初级阶段，仍具有广阔的可扩展空间知识应用挑战目前，基于大规模开放域的知识抽取研究仍处于起步阶段，尚需知识抽取知识抽取知识抽取实体抽取基于规则与词典的方法

3、基于统计机器学习的方法面向开放领域的实体抽取关系抽取开放式关系抽取基于联合推理的实体关系抽取属性抽取针对实体而言，形成对实体的完整刻画知识抽取实体抽取基于规则与词典的方法关系抽取开放式关系抽取属知识表示知识表示知识表示应用场景01代表模型02复杂关系模型03多源信息融合04知识表示应用场景01代表模型02复杂关系模型03多源信息融合知识表示应用场景链接预测02语义相似度计算01知识表示应用场景链接预测02语义相似度计算01知识表示代表模型距离模型A单层神经网络模型B双线性模型C神经张量模型D矩阵分解模型E翻译模型F知识表示代表模型距离模型A单层神经网络模型B双线性模型C神经复杂关系模型知识表示复杂关系主要 指的是1-to-N、N-to-1、N-to-N的3种关系类型复杂关系模型知识表示复杂关系主要 指的是1-to-N、N-t知识融合知识融合3知识更新主要包括模式层的更新与数据层的更新1实体对齐消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一 致性问题2知识加工主要包括本体构建与质量评估两方面的内容知识融合3知识更新主要包括模式层的更新与数据层的更新1实体对齐消除异知识推理知识推理基于逻辑的推理 主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等基于图的推理 主要是利用了关

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论