宠物知识图谱构建：半自动化方法与CRF识别

"本文介绍了一种宠物知识图谱的半自动化构建方法，涉及宠物症状的命名实体识别、条件随机场模型、症状词典以及图数据库的运用。通过自顶向下的设计，构建了schema层和数据层，有效地从半结构化和非结构化数据中抽取知识。提出的方法结合条件随机场和宠物症状词典，提高了实体抽取的准确性。实验验证了该方法的有效性，并使用OrientDB图数据库存储和展示构建的宠物知识图谱。" 宠物知识图谱的构建是当前知识工程领域的一个重要研究方向，特别是对于垂直领域的知识图谱，如宠物知识图谱，能够帮助人们更好地理解和处理相关领域的问题。本文提出的构建框架首先从概念层面出发，采用自顶向下的设计思路，定义了schema层，这一层包含了宠物领域的核心概念和关系，为后续的数据抽取提供了结构化的框架。 在数据层的构建过程中，文章关注于从半结构化和非结构化数据中抽取知识，这是知识图谱构建的关键步骤。尤其是对于非结构化数据中的实体识别，作者提出了一个创新方法，即结合条件随机场（CRF）和宠物症状词典。条件随机场是一种常用的序列标注模型，它能捕捉上下文信息，而宠物症状词典则提供了专业领域的语义类别信息。将两者结合，可以更准确地识别出文本中的宠物症状实体，提高抽取的精度。 实验结果证实了该方法的有效性，证明了结合词典和CRF的策略在宠物症状实体识别上的优越性。在知识表示阶段，选择了OrientDB图数据库，它支持属性图模型，非常适合表示复杂的关系网络，如知识图谱。利用OrientDB，不仅可以高效地存储知识图谱，还可以方便地进行查询和分析。 此外，文章还展示了如何使用构建的宠物知识图谱进行实例操作，进一步证明了这种方法在实际应用中的可行性。这个工作对于推动宠物医疗信息的管理和检索，以及提升宠物健康咨询的智能化水平具有重要意义。同时，提出的半自动化构建方法也为其他领域知识图谱的构建提供了一种借鉴和参考的途径。 关键词涵盖了宠物知识图谱、症状术语词典、宠物症状命名实体识别、条件随机场以及图数据库，这些是构建和应用知识图谱的核心技术。通过对这些关键技术的深入探讨和实际应用，本文为知识图谱的研究和发展做出了实质性的贡献。