知识图谱构建技术综述：架构、方法和应用研究方向

"知识图谱构建技术综述PPT" 本资源是关于知识图谱构建技术的综述，涵盖了知识图谱的技术架构、构建技术、落地应用研究方向等方面的内容。下面是从该资源中提炼出的知识点： 一、知识图谱的技术架构 知识图谱的技术架构主要分为两个学派：连接主义（Connectionism）和符号主义（Symbolism）。连接主义通过模拟人脑结构，使用神经网络和深度学习来实现智能感知、识别和判断。符号主义则通过模拟人的心智，使用知识表示和知识图谱来实现人工智能的思考、语言和推理。 二、知识抽取技术 知识抽取技术是知识图谱构建的重要步骤。该技术可以通过启发式算法与人工编写规则结合、统计机器学习方法等方式来实现实体抽取和属性抽取。启发式算法可以通过自动抽取生成训练语料，用于训练实体属性标注模型，然后应用于对非结构化数据的实体属性抽取。 三、实体关系抽取技术 实体关系抽取技术是知识图谱构建的另一个重要步骤。该技术可以通过数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性与属性值之间的关系模式。也可以通过人工构造语法和语义规则、模式匹配统计机器学习方法来实现关系抽取。 四、知识融合技术 知识融合技术是知识图谱构建的最后一步骤。该技术可以通过实体消歧（Entity disambiguation）和实体resolution来实现知识的融合。实体消歧可以通过分析实体的上下文来确定其所属的实体，而实体resolution可以通过分析实体之间的关系来确定它们之间的关系。 五、知识推理技术 知识推理技术是知识图谱构建的最终目标。该技术可以通过自上而下（top-down logic）的方式来实现知识的推理和演绎。通过知识图谱构建技术，可以实现智能系统的自动推理和决策。 知识图谱构建技术是一个复杂的系统，涉及到技术架构、知识抽取、实体关系抽取、知识融合和知识推理等多个方面。只有通过深入了解这些技术，才能构建一个功能强大且智能的知识图谱系统。