Freebase 文章数量超过英文维基百科达400万篇

数据集Freebase-FB15k-237 数据集: FB15k-237是Freebase的子集,包含237种关系和14k种实体。 相关论文有CP、DistMult、ComplEx、HolE、TransE、R-GCN以及ConvE。 阅读详情

世界上最大的语义知识库 Freebase 今天宣布,他们的文章总数即将超过400万篇,比英文维基百科的 240万篇超过60%,接近全语种(250种语言)维基百科1000万篇的一半。

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什么是 Freebase

Freebase 是一个由计算机和人共同组织维护的一个庞大的信息库,它通过 wikipedia, MusicBrainz 一类的信息源,加上人工上传和编辑,对知识和信息进行采集,整理,归纳,并提供语义技术,以便更好地从中查找资料。

很多 Web2.0 公司使用 Freebase 的数据库,对某个领域的知识进行归纳,获得有价值的资料,如:

  • Taught or Not - 一个非常可爱的小游戏,用来测试你对历史上那些思想家之间的相互影响关系的了解。
  • Shot or Not - 另一个有趣的游戏,测试你对有些历史著名人物死因的了解。
  • Random Walk Through Influences - 一个小程序,输入某个艺术家的名字,你就可以知道他受哪个流派影响。
  • Pull Quotes - 如果你对政治感兴趣,这个网站值得一看。
  • Powerset - 刚刚以1亿美金卖给微软的 Powerset 也使用 Freebase 作知识来源。

 

本文国际来源:http://www.readwriteweb.com/archives/metawebs_freebase_now_60_large.php 中文翻译来源:COMSHARP CMS 官方网站

如何利用knowledge base来做推荐 首先介绍一点背景信息。Dr. Gautam Shroff在《Web Intelligence and Big Data》里提到语义网(semantic web)大致的vision是:将facts和rules从现有的web里面提取出来。老的facts又和rules产生新的facts,于是semantic web不断壮大。他指出这样的semantic web虽然没有被实现,但能跨领域地表示knowle 阅读详情

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