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这是一份通俗易懂的知识图谱技术应用落地指南

发布时间:2019-05-07 11:58 类别:业务介绍

我们除了需要事先建立知识图谱的模型、以及运用模型来实现知识计算之外,上图反映了其他四个重要的过程,下面我们来逐一讨论。 我们既可以通过网络爬虫爬取,也可以通过事件抽取(如使用CRF和LSTM等机器学习算法),还可以通过国内与国外的一些开源数据集来实现。

在获取到了知识之后,我们要对知识进行加工表示。 我们既可以用到逻辑表示、框架表示、语义表示,也可以用到各种词表、本体组织,还可以用到语义网络、以及文本与语义的分类方法。

在完成模型表示之后,我们需要进行各种模型的建设。 当前,国内业界普遍采用的方法是专家法和归纳法,当然,参照法也有被用到。

所谓专家法,就是根据团队自身对于现有业务和行业的理解程度,通过人工来建模表示。 而归纳法,则是通过一些归纳算法、人工归纳、以及文本分类的方法,来进行模型的归纳。 我们混合使用了上述两种方法。 而在建模工具方面,当属Protege和MSVisio最为常用。

接着要进行的是知识存储,如前所述,我们需要选择一款数据库,包括:MySQL、SQLServer、MongoDB、Neo4j等,不一而足。

根据我们过往的屡次实验经验,您可以先将数据存放到Key-Vaule类型的数据库中,而在后续需要的时候,再往Neo4j之类的图数据库中拉。 这种模式的性能要比直接存储要高一些。 而在工具平台方面,Neo4j、Titan、以及Cayley都十分常用。

确定了存储方式,后面就是知识应用。

它包括自然语言理解、知识搜索、知识问答、以及机器翻译等典型的应用场景。 业界一般在模式上分为两种:。

 


 

 
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