知识图谱从逻辑上可以分为概念层和数据层,数据层指以三元组为表现形式的客观事实集合,而概念层是它的“上层建筑”,是经过积累沉淀的知识集合。建设中以本体模型和实体数据库为核心,根据二者的建设顺序又分为先定义本体和数据规范,再抽取数据的“自顶向下型”和先抽取实体数据,再逐层构建本体的“自底向上型”两种模式,前者适用于场景较为固定,存在可量化行业逻辑的领域,如金融、医疗、法律等;后者适用于新拓展的,有大量数据积累,行业逻辑难以直接展现的领域。总体而言,搭建知识图谱从数据源开始,经历了知识抽取、知识融合、知识加工等步骤。原始的数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式,然后三元组数据再经过实体对齐,加入数据模型,形成标准的知识表示,过程中如产生新的关系组合,通过知识推理形成新的知识形态,与原有知识共同经过质量评估,完成知识融合,最终形成完整形态上的知识图谱。
知识图谱拓扑图
最新推荐文章于 2025-10-04 18:27:41 发布
部署运行你感兴趣的模型镜像
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
Stable-Diffusion-3.5
图片生成
Stable-Diffusion
Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率
5457

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



