知识图谱：词汇挖掘与实体提取——第2章详解

本资源是一份关于知识图谱概念与技术的深入讲解，特别是针对第二章“词汇挖掘与实体挖掘”的内容。在信息化时代，非结构化文本数据占据了组织内约80%的数据量，这使得词汇挖掘和实体挖掘成为关键的技术环节。知识图谱，如Google的Knowledge Graph，是机器理解和利用这些海量文本数据的关键工具，它通过识别和连接实体（如人、地点、事件等）、属性以及它们之间的关系来构建一个有组织的知识网络。 章节的核心内容包括： 1. **Unstructured Text Data**：强调了非结构化文本的重要性，这是知识图谱构建的基础，因为大部分现实世界的信息都以自由格式的文字形式存在。 2. **知识获取与洞察**：通过挖掘文本中的知识，可以提取出有价值的信息，帮助企业和个人获得更深层次的理解和洞见，例如引用Chakraborty (2016)的研究表明了这一价值。 3. **知识图谱的构建**：讲解了知识图谱的基本构成，包括实体（如Leonardo da Vinci）、属性（如出生日期、死亡日期）和关系（如画家与画作之间的创作关系），这些都是构建知识图谱的重要元素。 4. **结构化挖掘**：详细阐述了如何从大量文本中提取出这些结构化的信息，例如提及的《蒙娜丽莎》画像及其相关信息，展示了实体挖掘的过程，包括命名实体识别和属性值抽取。 5. **大规模文本语料库**：列举了一系列实际应用案例，如百老汇表演、剧院、公园等，说明了如何从这些实际场景的文本中进行词汇和实体的挖掘。 6. **自然语言处理的应用**：最后提到使用自然语言处理技术（NLP）在TripAdvisor工程中找到相关信息的实例，展示了技术在实际场景中的实用性和效果。 本资源聚焦于知识图谱构建过程中至关重要的词汇和实体挖掘技术，强调了其在信息时代数据处理和知识获取中的核心作用，并通过实例和案例来加深理解。