知识图谱构建的智能方法有哪些
时间: 2023-05-19 08:05:18 浏览: 108
知识图谱构建的智能方法包括:基于规则的方法、基于统计的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等。其中,基于机器学习的方法包括传统的分类、聚类、关联规则挖掘等方法,以及近年来兴起的知识表示学习、知识图谱嵌入等方法。基于深度学习的方法则包括图卷积网络、递归神经网络、注意力机制等。这些方法可以自动地从大规模的文本、结构化数据中提取实体、关系和属性等信息,并将其组织成知识图谱。
相关问题
知识图谱构建的参考文献
以下是一些知识图谱构建方面比较有用的参考文献:
1. 基于知识图谱的智能问答方法研究,王宁,李勇,曹珂,黄飞,计算机应用研究,2018。
2. 知识图谱构建的研究及其应用,陈小雨,黄春娥,计算机工程与应用,2017。
3. 基于多源异构数据的知识图谱构建及应用研究,王瑶,张纪民,计算机应用与软件,2018。
4. 基于知识图谱的智能问答系统研究综述,杨剑,计算机应用与软件,2018。
5. 知识图谱的构建和应用研究进展,李静,王瑶,计算机工程,2018。
6. 基于知识图谱的智能问答技术研究综述,姜波,杨剑,中国科学:信息科学,2018。
7. 基于知识图谱的自然语言处理技术研究综述,张思琦,郭雪婷,计算机应用与软件,2018。
8. 基于知识图谱的智能问答系统构建方法研究综述,黄璐,计算机应用研究,2018。
以上文献对于了解知识图谱构建有很大的帮助。
知识图谱构建技术csdn
知识图谱构建技术是一种将知识组织成图谱结构的技术,它可以用于描述和表示现实世界中的实体、关系和属性。知识图谱构建技术通过自动化的方式从结构化和非结构化数据中提取知识,并将其转化为统一的知识表达形式。
在知识图谱构建技术中,常用的方法包括实体识别与命名实体识别、关系抽取与链接、属性推理与学习、知识融合与对齐等。实体识别与命名实体识别是将文本中的实体识别出来,并进行命名实体识别,例如识别出人名、地名、组织机构等。关系抽取与链接是从文本中抽取出实体之间的关系,并将其链接起来,形成关系网络。属性推理与学习是根据已有的属性信息,对实体的其他属性进行推理和学习。知识融合与对齐是将来自不同源头的知识进行融合和对齐,以保证知识图谱的完整性和一致性。
知识图谱构建技术在多个领域具有广泛的应用。在搜索引擎领域,通过构建知识图谱,可以提供更精确和准确的搜索结果;在智能问答系统领域,知识图谱可以帮助系统理解用户问题并提供准确的答案;在推荐系统领域,通过构建用户兴趣图谱,可以实现更精准的推荐;在医疗领域,知识图谱可以帮助医生更好地进行疾病诊断和治疗方案设计。
总之,知识图谱构建技术是一种将大量杂乱的知识整理和组织起来的技术,它可以帮助人们更好地理解和利用知识,为各个领域的应用提供有力的支撑。