YAGO:基于维基百科和WordNet的大型知识图谱
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更新于2024-07-18
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"YAGO: A Large Ontology from Wikipedia and WordNet" 是一篇发表在《Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web》期刊上的文章,该研究由 Fabian M. Suchanek、Gjergji Kasneci 和 Gerhard Weikum 三位专家于 2008 年共同完成。该文章的重点在于介绍 YAGO,一个由维基百科(Wikipedia)和WordNet数据构建的大型本体库。本体论(Ontologies)是知识表示的一种形式,YAGO 的目标是提供高覆盖率和精确度的信息抽取。
YAGO 的核心在于其自动化创建过程,它从维基百科的类别系统(category system)和实体条目(infoboxes)中提取知识,并结合WordNet中的分类关系(taxonomic relations)。这个过程涉及到信息抽取技术的应用,旨在从非结构化的网络文本中自动构建结构化的知识图谱。截至当时,YAGO 已经包含了超过170万个实体和1500万条事实,这些数据不仅包括了实体之间的层级关系(如Is-A层次),还涵盖了实体之间的语义关联。
具体来说,YAGO 的内容包括:
1. 实体和关系:YAGO 提供了一个丰富的实体集合,每个实体都有相应的描述和属性,同时定义了实体间的关系,如人物的职业、组织的成员关系等。
2. 事实和准确性:1500万条事实反映了维基百科和WordNet中获取的信息,经过了精心筛选和验证,以确保数据的准确性和一致性。
3. 类型检查技术:文章提到了使用类型检查技术来增强本体的完整性,确保在整合数据时遵循语义规则,避免错误的融合。
4. 来源可靠性:维基百科作为开放源,广泛依赖用户贡献,而WordNet则是权威的英语词汇数据库,这为YAGO提供了坚实的基础。
5. 应用场景:YAGO 可以为各种应用提供支持,如搜索引擎优化、问答系统、智能推荐以及自然语言处理等领域,通过提供结构化的知识支持决策和服务提供。
YAGO 是一个重要的知识资源,它的创建展示了如何利用大规模网络数据和现有知识库构建本体,对于推动知识图谱的发展和实际应用具有重要意义。随着大数据和人工智能的不断发展,这类基于自动化的本体生成方法将变得越来越重要。
2023-05-25 上传
2023-05-17 上传
2023-06-09 上传
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2023-09-24 上传
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