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前言知识抽取是构建大规模知识图谱的重要环节，而知识挖掘是在已有知识图谱的基础上发现隐藏的知识。1.非结构化数据的知识抽取大量的数据以非结构化数据的形式存在，如新闻报道、文学，读书等。我们将从实体抽取、关系抽取和事件抽取进行介绍。1.2 实体抽取实体抽取又称命名实体识别，其目的是从文本中抽取实体信息元素，包括人名、时间、地点、数值等。实体抽取是解决很多自然语言处理问题的基础。想要从文本中进行实体抽取，首先需要从文本中识别和定位实体，然后再将识别的实体分类到预定义的类别中去。实体抽取问题的研究开展得比

前言 知识图谱的表示：指的是用什么语言对知识图谱进行建模，从而可以方便知识计算。从图的角度来看，知识图谱是一个语义网络（一种用互联的节点和弧表示知识的一个结构） W3C采用了以描述逻辑为逻辑基础的本体语义OWL作为定义Web术语的标准语义，还推出了一种用于表示Web本体的语言RDF Schema（简称RDFS） 目前基于向量的知识表示开始流行，这类表示将知识图谱三元组的主谓宾表示成数值向量，通过向量的知识表示，可以采用统计或神经网络的方法进行推理，对知识图谱中的实体直接的关系进行预测

JDK安装：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.htmlNeo4j安装：https://neo4j.com/download-center/配置好JDK和Neo4j的环境变量先试试是否安装成功了：java -version启动:neo4j.bat console第一次启动有默认用户名和密码：neo4j neo4jNeo4j增删改查：增：增加一个节点create (n:Person {name:‘我’,age:3

1.什么是知识图谱 知识图谱是一种用图谱模型来描述知识和模型世界万物之间的关联关系方法。 知识图谱由节点和边组成。 节点可以是实体（一个人，一部电视剧等）或者抽象的概念（深度学习，人工智能，机器学习等）。 边可以是实体属性（一个人的属性有姓名，年龄，性别等）或者实体间的关系（两个之间的关系：朋友，配偶，敌人等）2.知识图谱目的 知识图谱旨在从数据中识别、发现和推理事物与概念之间的复杂关系，是事物关系的可计算...