知识图谱的构建流程

最新推荐文章于 2025-07-07 20:29:11 发布

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#知识图谱 #构建

本文介绍了知识图谱的构建流程，包括从种子实体学习上下文特征，利用这些特征抽取新的种子实体，以及如何通过扩展的种子集来进一步丰富上下文特征。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

简单介绍关于知识图谱的构建的流程：

1. 数据来源：（数据层（Data Level）的构建）

百科类数据（Wikipedia半结构化, Freebase结构化）,

结构化数据（DBpedia 和YAGO 等通用语义数据集，还包括如MusicBrainz 和DrugBank 等特定领域的知识库），

半结构化数据，自动化的AVP（属性-值对）抽取

以及搜索日志挖掘，发现最新出现的各种实体，基于Bootstrapping的多类别协同模式学习

Bootstrapping方法的过程：

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知识图谱构建全流程

强化学习曾小健

07-06

7万+

知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并能实现知识的快速响应和推理。当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用，如搜索领域的Google搜索、百度搜索，社交领域的领英经济图谱，企业信息领域的天眼查企业图谱，电商领域的淘宝商品图谱，O2O领域的美团知识大脑，医疗领域的丁香园知识图谱，以及工业制造业知识图谱等。在知识图谱技术发展初期，很多企业和科研机构会采用自顶向下的方式构建基础知识

知识图谱-构建：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】

u013250861的博客

04-01

4万+

旅游领域的类是用来描述旅游的抽象化概念术语，是对众多旅游个体共性的概念化描述。术语是划分类的基础，根据构建领域本体的目标和具体需要，可以确定哪些术语能作为领域本体的类。在以上抽取的众多旅游领域术语中，有些是能直接作为类的，如旅游、人物、交通方式、景区等等，而有些则不能作为类，如票价、景区门票、联系方式等等，它们只是属性。“旅游”很明显是最顶层的类，是父类。然后，要确定旅游的子类，根据大众标签里体现的共性和《中国分类主题词表》确定了旅游领域的11个核心概念，即本体层次结构图数据属性（固有属性）...

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常见的知识图谱（Wikidata、YAGO、ConceptNet、DBpedia）

qq_43391414的博客

12-11

9286

文章目录前言WikidataYAGOConceptNetDBpedia 前言今天介绍的一些知识图谱大多都是半自动构造的，并不一直都是人来添加的，另外，说他们是知识图谱或许都不太恰当，他们更像是一个项目，是一条龙服务，不但存储了很多知识，还支持着非常复杂的查询，甚至支持问答系统，而这你直接百度有可能搜索不到结果，因为搜索引擎做的是匹配工作，而问答系统会推理。下面就开始介绍一些常见的大型知识图谱。 Wikidata https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Pa

一文解析知识图谱的构建全流程！

最新发布

m0_56255097的博客

07-07

1767

知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。它提供了一种机器可读的知识表达方式，使计算机能够更好地理解和处理复杂的人类语言和现实世界的关系。通过构建知识图谱，人工智能系统可以更有效地进行知识的整合、推理和查询，从而在众多应用领域发挥重要作用。

知识图谱论文读后感001

shaguabufadai的博客

05-02

4294

个人对知识图谱的感悟在这之前，互联网是的信息都是一堆字符串，“知识图谱”出现后，信息聚变和拓展开来了，形成一个个实体和实体之间的联系。以搜索领域来说，以前，当人们键入关键字“川普”进行搜索时，返回的结果只是一堆匹配了关键字“川普”的页面；现在，可以返回——总统川普，川普的家人，，川普的朋友，川普的经历，美国历代总统，川普与xxx的xxx，川普的朋友，朝核问题，萨德，四川方言，四川方言的历史渊源

项目实战：如何构建知识图谱

weixin_34080571的博客

09-14

921

实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yag...

知识图谱构建流程步骤详解

AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。

05-31

5万+

知识图谱构建流程概览 1.知识抽取 1.1 知识抽取的主要任务（1）实体识别与抽取任务：识别出待处理文本中七类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。两个子任务：实体边界识别和确定实体类型。（2）关系抽取任务：关系抽取是从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系。它是信息抽取研究领域的任务之一。（3）属性抽取任务：对一个给定的实体从非结构化文本中抽取出实体的属性及其属性值形成结构化数据。 1.2 实体抽取知识抽取包括三个要素：实体抽取（命名实体识别

一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程

阿里技术

06-28

5155

阿里妹导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上...

知识图谱构建

青山的博客

11-09

5911

介绍在知识图谱中，非常重要的：知识抽取、知识融合、知识推理、知识表示的内容；以及基于知识图谱的NL2SQL应用

知识图谱构建（概念，工具，实例调研）

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知识图谱（Knowledge graph）知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名或是实体之间的关系，如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自Semantic Web（语义网络），其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于实体链接的语义网络。

小型金融知识图谱构建流程neo4j python cypher KG.zip

11-14

本文件所涉及的小型金融知识图谱构建流程，结合了Neo4j数据库、Python编程语言以及Cypher查询语言，旨在为金融专业人士提供一种高效处理和分析金融数据的方法。首先，Neo4j作为一个图数据库，能够很好地处理大量...

小型金融知识图谱构建流程-Python开发

05-25

小型金融知识图谱构建流程小型金融知识图谱构流程示范小型金融知识图谱构流程示范 1 知识图谱存储方式 2 图数据库neo4j 2.1 下载 2.2 启动 2.2.1 打开 http://localhost:7474 2.2.2 初始账户和密码均为neo4j...

知识图谱搭建流程学习记录

qq_43384376的博客

05-10

2349

知识图谱，是一种高度结构化的，用图形式存储的语义知识库。用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并能实现知识的快速响应和推理。其基本单元结构就是由“实体-关系-实体”构成的三元组，实体自身还包含一些属性信息，由“实体-属性-值”构成。本体则是实体的抽象，也可以理解为集合或者编程里面的类。例如：“梁朝伟-妻子-刘嘉玲”就是一个包含两个实体和其关系的三元组，它包含了二者关系的信息。

知识图谱的搭建一般流程

weixin_46046193的博客

09-16

7197

数据获取一般在数据获取之前会先做个知识建模，建立知识图谱的数据模式，可以采用两种方法：一种是自顶向下的方法，借助开源的结构化数据，专家手工编辑形成数据模式；另一种是自底向上的方法，基于行业现有的标准进行转换或者从现有的高质量行业数据源中进行映射。数据建模都过程很重要，因为标准化的 schema 能有效降低领域数据之间对接的成本。数据类型：1.结构化数据，如关系型数据库；2.非结构化数据，如图片，音频，视频；3.半结构化数据，如XML,JSON，百科数据的来源：CN-DBpedia（百科数据）+爬虫（.

自下而上构建知识图谱全过程

getinglxf的博客

01-12

2万+

**导读**：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。在本文中，笔者主要想分享一下自底向上构建知识图谱的全过程，抛砖引玉，欢迎大家交流。 “The world is not made of strings , but is made of things.” ——辛格博士，from Go

知识图谱构建流程图

05-16

### 知识图谱的构建流程 知识图谱是一种用于表示和存储结构化知识的技术框架，其构建涉及多个阶段和技术环节。以下是知识图谱构建的一般流程及其对应的IT实现方式： #### 1. 数据收集数据收集是知识图谱构建的第一步，主要目标是从多种来源获取原始数据。这些来源可以包括结构化数据库、半结构化的网页文档以及非结构化的自然语言文本。 - **IT实现**: 使用网络爬虫工具抓取互联网上的公开数据[^1]；通过API接口访问第三方服务的数据资源[^2]。 ```python import requests def fetch_data_from_api(api_url): response = requests.get(api_url) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception("Failed to retrieve data from API.") ``` --- #### 2. 数据清洗与预处理此阶段的目标是对采集到的原始数据进行清理和标准化操作，以便后续分析使用。常见的任务包括去除噪声、填补缺失值、统一格式等。 - **IT实现**: 利用Python中的Pandas库完成表格型数据的操作；借助正则表达式匹配特定模式的内容[^3]。 ```python import pandas as pd def clean_dataframe(df): df.dropna(inplace=True) # 删除含有空值的行 df['column_name'] = df['column_name'].str.strip() # 去除字符串首尾空白字符 return df ``` --- #### 3. 实体识别与关系抽取这是核心部分之一，在这一步骤中需要自动或者手动标注出文本内的关键概念（即实体），并挖掘它们之间的潜在联系。 - **IT实现**: 应用NLP模型如SpaCy或Stanford NER来进行命名实体识别；采用依存句法解析器提取句子内部的关系三元组[^1]。 ```bash pip install spacy python -m spacy download en_core_web_sm ``` ```python import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion") for ent in doc.ents: print(ent.text, ent.label_) ``` --- #### 4. 知识融合为了消除冗余信息并将来自不同源头的知识整合在一起，必须执行知识融合工作。它涵盖了实体对齐、同义词表维护等多个子任务。 - **IT实现**: 开发基于机器学习算法的相似度计算模块来判断两个对象是否代表同一个事物；利用OWL本体语言定义领域专有的语义规则[^2]。 ```xml  <owl:Class rdf:about="#Person"/> <owl:ObjectProperty rdf:about="#knows"> <rdfs:domain rdf:resource="#Person"/> <rdfs:range rdf:resource="#Person"/> </owl:ObjectProperty> ``` --- #### 5. 图谱可视化展示最后，为了让最终成果更直观易懂，通常还需要设计专门的应用界面让用户能够方便地浏览整个知识体系。 - **IT实现**: 运用D3.js绘制动态交互式的节点边线图；依靠Neo4j浏览器展现复杂查询结果集[^3]。 ```javascript // D3.js Code Snippet var svg = d3.select("body").append("svg") .attr("width", width) .attr("height", height); nodes.forEach(function(d){ svg.append("circle") .attr("cx", d.x) .attr("cy", d.y) .attr("r", 5); }); ``` --- ### 总结综上所述，知识图谱的构建是一项综合性很强的工作，既依赖于先进的信息技术手段支持，也需要深厚的专业背景知识辅助决策制定过程。随着研究深入和技术进步，未来这一领域能够取得更加辉煌的成绩。