知识图谱

引言

(s, r, o) --> subject, relation, object

一、知识图谱的构建

人工标注

在人工标注的基础上训练named entity recognition和relation extraction模型

knowledge base completion:GCN模型

 

二、知识图谱知识点

1. NE的抽取与识别

2. 基于规则的关系抽取技术

3. 基于无监督、半监督的关系抽取

4. 实体统一、实体消歧、指代消解

5. 知识图谱、实体与关系

6. 知识图谱中的推理

7. 分词、词性标注、句法分析、实体识别、关系抽取、事件识别；

三、有哪些图数据库、公开知识图谱

图数据库：neo4j、AllegroGraph、Virtuoso

公开知识图谱：DBpedia、Freebase、Yago、Openkg

四、知识图谱招聘需求

职责：

1. 非结构化数据(文本）的知识挖掘，包括：实体识别、关系抽取、事件抽取等、实体消歧、实体对齐、序列化标注、实体融合；

熟悉RDF、OWL等知识表示语言，掌握Protego等本体建模工具；

五、相关方向

对话系统、问答系统