笔记-知识图谱入门

最新推荐文章于 2025-05-22 10:25:05 发布
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分类专栏： MasterWork-UCAS 本科毕设 科研|算法|论文 文章标签： 知识图谱
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知识图谱入门（一）
AI从业者的专栏
01-17 1829
2012 年，谷歌正式提出了知识图谱（ Knowledge Graph）的概念，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于 2013 年 以后开始在学术界和业界普及。下图是 Goolge 搜索中的结果，不仅仅给出了 pagerank，还给出了知识图谱的搜 索结果。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、 反欺诈等领域。
知识图谱入门笔记
Moliay的博客
07-09 6573
知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代包含这四个阶段。图数据库是以图的方式来保存的，图数据库的优点在于查询和搜索的速度比较快 ，并且在图数据库中实体节点可以保留属性，这就意味着实体可以保留更多的信息，此外图数据库像其他的关系数据库一样有完整的查询语句，支持大多数的图挖掘算法。
知识图谱入门
weixin_45440484的博客
01-04 972
知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，可以认为是一种语义网络。基本组成单位是三元组，三元组就是“实体—关系—实体”，以及实体及其相关属性—值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。知识图谱可以用来更高的查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。
【大模型:知识图谱】--1.通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）
最新发布
我是个好人呀，O(∩_∩)O
05-22 1439
本文详细介绍了知识图谱的定义、构建过程及其应用。知识图谱是一种结构化的语义知识库，通过将复杂的数据转化为“实体-关系-实体”的三元组，实现知识的快速响应和推理。其构建过程包括信息抽取、知识融合和知识加工，涉及实体抽取、关系抽取、属性抽取、实体链接、知识合并、本体构建、知识推理和质量评估等步骤。知识图谱广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域，通过语义处理能力和开放互联能力，为Web3.0的“知识之网”愿景奠定基础。文章还探讨了知识图谱的更新方式，包括全面更新和增量更新，并总结了其在智能语义搜索和深度问
一文读懂知识图谱的主要技术
热门推荐
04-20 1万+
导读：知识图谱主要技术包括知识获取、知识表示、知识存储、知识建模、知识融合、知识理解、知识运维等七个方面知识图谱主要技术包括知识获取、知识表示、知识存储、知识建模、知识融合、知识理解、知识运维等七个方面，通过面向结构化、半结构化和非结构化数据构建知识图谱为不同领域的应用提供支持，具体的技术架构如图4.1所示。一、知识获取知识图谱中的知识来源于结构化、半结构化和非结构化的信...
知识图谱 | (1) 知识图谱入门
sdu_hao的博客
03-22 1976
原文地址 “ 本文对知识图谱基础知识，领域应用和学术前沿趋势进行了介绍，包含知识表示，NER命名实体识别，实体链接，事件关系抽取，知识融合，知识存储和知识推理等” 知识图谱 针对于知识图谱基础知识，领域应用和学术前沿趋势进行介绍。 知识图谱介绍 知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。是融合了认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理...
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM
好好学习|学无止境
11-26 2064
LLMs，例如chatGPT和GPT4，由于其涌现能力和泛化性，对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而，LLMs是一个黑箱模型，往往缺乏捕获和获得事实知识。相反，知识图谱，例如维基百科等，是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提供额外的知识去增强大语言模型的推理和解释性。同时，知识图谱也很难去自然构造和进化，对于现有的知识图谱方法来说，生成新的事实和表示未知数据是一个挑战。因此，统一LLMs和KG，同时利用他们的优点是一种补充。在这篇文章中，我们提出了统一LLMs和KG的路线图。
个人学习笔记之知识图谱入门基本概念（1）
m0_58882109的博客
05-26 1134
知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念（也可表示为实体：概念、实例），边则由属性或关系构成。
SEU 知识图谱概论学习笔记 1
08-03
SEU知识图谱概论学习笔记1 知识图谱概念：知识图谱是指以图结构表示知识的表示形式，以实体、属性、关系等元素组成。节点是实体，节点有属性标签（可以包含类型），两个节点之间的边是实体键的关系。强调实体，但是...
王昊奋知识图谱学习笔记--第三讲知识抽取与知识挖掘（上）
CV前沿
10-18 2090
第一部分 知识抽取任务 1.1 知识图谱数据来源和知识抽取方式 知识图谱的数据源分为三种类型：结构化、半结构化和非结构化。 结构化数据：链接数据、数据库。 针对数据库的知识抽取方法主要是D2R，难点是嵌套表等复杂表数据的处理 针对链接数据的知识抽取方法主要是图映射，难点是数据对齐。从开放知识图谱中希望做一个领域知识图谱，一种方便的做法是图映射，基于自己领域知识图谱中定义的schema, 就需要有开放知识图谱与自己领域知识图谱的数据对齐。 半结构化数据：网页中的表格、列表、百科中的信息。 针对半结构
斯坦福大学CS520知识图谱系列课程学习笔记：第一讲什么是知识图谱
ngl567的博客
06-10 1787
随着知识图谱在人工智能各个领域的广泛使用，知识图谱受到越来越多AI研究人员的关注和学习，已经成为人工智能迈向认知系统的关键技术之一。之前，斯坦福大学的面向计算机视觉的CS231n和面向自然语言处理的CS224n成为了全球非常多AI研究人员的入门经典学习课程。因此，斯坦福大学于今年3月开设了一门专门面向知识图谱的系列课程CS520，官网课程页： https://web.stanford.edu/class/cs520/​web.stanford.edu 这门课程系统讲解了知识图谱的各项技术及应用。前.
知识图谱从新手到入门
03-02
采用通俗易懂的方式介绍知识图谱、关系图谱的概念区分，从医疗角度来分析知识图谱的本体模型，知识表示，应用场景等。
知识图谱（Knowledge Graph）
baijinswpu的博客
07-20 5305
认识知识图谱        随着W3C在2007年发起的开放互联网数据项目（Linked Open Data）的火热，互联网上的数据正从杂乱的网页文本数据转变为包含大量描述实体之间丰富关系的数据万维网。在这个背景下，Google于2012年5月率先提出了知识图谱的概念，目的是将用户搜索的结果进行知识系统化，让每一个关键字都拥有一个完整的知识体系，从而真正意义上实现基于内容的检索，提高搜索质量。如...
nlp-知识图谱简介
疯子书生的博客
01-10 1万+
知识图谱介绍 目录知识图谱介绍一、知识图谱简介1.1 引言1.2 什么是知识图谱呢？1.2.1 什么是图（Graph）呢？1.2.2 什么是 Schema 呢？1.3 知识图谱的价值在哪呢？二、怎么构建知识图谱呢？2.1 知识图谱的数据来源于哪里？2.2 信息抽取的难点在哪里？2.3 构建知识图谱所涉及的技术？2.4、知识图谱的具体构建技术是什么？2.4.1 实体命名识别（Named Entity Recognition）2.4.2 关系抽取（Relation Extraction）2.4.3 实体统一（E
知识图谱笔记
03-19
### 关于知识图谱的学习笔记与资料 #### 知识图谱的核心概念 知识图谱的概念最早由 Google 公司在 2012 年提出，其核心目标是通过构建大规模的语义网络来增强搜索引擎的能力[^2]。从学术角度来看，知识图谱被定义为一种语义网络的知识库，它能够以结构化的方式存储实体及其之间的关系[^3]。 #### 符号表示方法 对于初学者而言，理解知识图谱中的符号表示方法是非常重要的一步。这些符号通常用于描述实体、属性以及它们之间的复杂关联。例如，在知识图谱中，节点代表实体（Entity），边则表示两者间的关系（Relation）。这种多关系图的形式使得知识图谱成为表达现实世界信息的强大工具[^1]。 #### 数据来源与知识抽取技术 知识图谱的数据主要来源于三类：非结构化数据（如自然语言文本）、半结构化数据（如表格、XML 文件）和完全结构化的数据库记录。其中，针对非结构化文本的知识抽取尤为重要，涉及命名实体识别（NER）、关系提取等多个 NLP 技术环节[^4]。 以下是几个推荐的学习资源方向： 1. **官方文档与教程** 许多知名机构提供了详尽的知识图谱入门指南，比如 Stanford 的 CS224W 和 IBM Watson 提供的技术白皮书。 2. **书籍推荐** - *《Knowledge Graphs: Fundamentals, Techniques and Applications》* —— 这本书全面介绍了知识图谱的基础理论和技术实现路径。 - *《Building Knowledge Graphs with Python and RDFLib》* —— 实践导向型读物，适合希望动手实践的人群。 3. **在线课程平台** Coursera 上开设了一系列有关知识图谱的应用场景分析课件；而 edX 则更侧重算法原理讲解。 4. **开源项目体验** 尝试参与一些公开可用的知识图谱建设项目，像 DBpedia 或 Wikidata，能帮助加深对其工作流程的理解程度。 ```python from rdflib import Graph, Literal, BNode, Namespace, RDF, URIRef g = Graph() # 创建简单的三元组示例 exNs = Namespace("http://example.org/") g.add((URIRef('http://example.org/subject'), exNs.predicate, Literal('object'))) print(g.serialize(format='turtle').decode()) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `RDFLib` 库创建基本的知识图谱三元组模型。 ---
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