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知识图谱项目框架设计和思考

实体关系一次性抽取论文——《OneRel》和《TPLinker》所采用的方法是不同的，如果真的像OneRel实验部分所表述的那样，那么OneRel是非常有价值的一次探索，它从图嵌入技术中得到启发，改变了边和关系的交互方法，理应效果好一些。但是想使用到工业上的话，还有很长的一段路要走。

知识图谱综述（三）论文原文链接这部分为数据图（页码4）部分，主要包括了：图结构数据模型的介绍：有向边标签图（多关系图）、异构体、属性图、图数据集、其他图数据模型、图存储；查询（语言）：图模式、复杂的图模式、导航图模式、其他特性。下文的每一小点即论文中的一个段落。任何KG的建立都要事先将数据抽象成图模型，本章选取一些在实际中常用的图结构数据模型来表示数据图。然后，我们在图查询语言的基础上，讨论了此类数据图的查询原语。一、图结构数据模型撇开图表不谈，先假设我们所呈现示例中的旅游

这部分为《知识图谱大综述》引言（页码1）部分，主要包括了六点内容：相关工作、KG的概念、KG的应用、本文使用的例子（智利的旅游业）、KG综述文献对比、本文结构。

该论文誉为最全、最好的知识图谱（KG）综述论文。这个系列的博客带你一览该论文的所有内容。

本安装必须按照版本来，否则后果自理！！！！一、安装Java环境1.0 jdk-13.0.2 一定是要这个版本1.1 在系统变量里新建"JAVA_HOME"变量，变量值例如为：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_60（根据自己的jdk的安装路径填写）1.2 在系统变量里新建"classpath"变量，变量值为：.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar (注意最前面有一点)1.3 找到path变量（已存在不用新建）添加变量值：

1 导入相关的包import csvimport py2neofrom py2neo import Graph, Node, Relationship, NodeMatcher2 连接neo4j知识图谱数据库g = Graph('http://localhost:7474', user = 'neo4j', password = 'neo4j') # 此处为系统默认的密码3 导入数据并构建知识图谱with open('triples.csv', 'r', encoding='utf-8')

0 前言知识图谱属于一种特殊的结构化数据，具有良好的可读性；知识图谱是高效知识检索系统的一部分，摒弃的非结构化数据（如文本）的低效性；知识图谱的数据集来自于非结构化数据，其得益于自然语言处理的一系列流程(如：词性标注，命名实体识别，实体消歧等)，自然语言处理之后的非结构化数据可以存放在csv等结构化数据数据库中，常常以三元组的形式存放，还可以存放属性。1 安装JDK方法自行度娘：先在官网下载最新的JDK，然后添加环境变量，最后如果运行不了neo4j的话，就重新安装老版本的JDK。2 下载