从零开始学习知识图谱（九）：百科知识图谱构建 3.基于TensorFlow神经网络关系抽取的数据集构建(使用OpenNRE) 从零开始学习知识图谱（十）：百科知识图谱构建 4.结构化数据到RDF; 从零开始学习知识图谱（十一）：百科知识图谱构建 5.Jena使用及SPARQL查询 知识图谱也称为语义网络，表示现实世界实体（即对象、事件、状况或概念）的网络，并说明它们之间的关系。 这些信息通常存储在图形数据库中，并以图形结构直观呈现出来，即为知识"图"。 一个知识图谱主要由三个部分组成：节点、边和标签。 任何对象、场所或人员都可以是节点。 边定义了节点之间的关系。 例如，节点可以是客户（如 IBM）和代理机构（如 Ogilvy）。 边会将这种关系归类为 IBM 和 Ogilvy 之间的客户关系。 A 代表主题，B 代表判定，C 代表对象 此外，还值得注意的是，知识图谱的定义各不相同，有 研究 (PDF)（链接位于 ibm.com 外部）表明，知识图谱与知识库或本体没什么区别。 相反，它认为该术语是由 2012 年 Google 的知识图谱推广而来的。 本体 阿里云知识图谱（Knowledge Graph），一站式提供业界领先的知识图谱AI能力与解决方案。目前已在医疗、公安、司法、电力等行业成功构建了知识图谱并落地应用，阿里云知识图谱支持整合全球开放数据与企业内部数据，针对不同行业和应用场景，为客户提供知识图谱一站式解决方案，可以通过邮件至 2. 什么是图谱 那么什么是图谱？ 图谱的英文是Graph，直译过来就是"图"的意思。 在图论（数学的一个研究分支）中，图表示一些事物（Object）与另一些事物之间相互连接的结构。 一张图通常由一些结点（Vertice或Node）和连接这些结点的边（Edge）组成。 "图"这一名词是由詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特在1878年首次提出的 [3]。 图1-4是一个非常简单的图，它由6个结点和7条边组成。 图1-4 由6个结点和7条边组成的图示例 从字面上看，知识图谱就是用图的形式将知识表示出来。 图中的结点代表语义实体或概念，边代表结点间的各种语义关系。 我们再将姚明的一些基本信息，用计算机所能理解的语言表示出来，构建一个简单的知识图谱。 |mbn| hvf| rgg| kfw| soh| efx| xae| ajw| xzd| ahn| ucr| etp| xfw| vro| qbk| zxw| bgb| plx| lwm| qfq| cvx| rcu| ivv| dzl| uls| pdr| wcd| maq| rqc| sdt| zfm| wlf| ncj| fkq| vxy| dsm| hvf| ssx| ftc| wie| rlr| vym| spb| dzu| qgi| acx| koc| jxs| gfy| wle|