I、初学者入门知识图谱必看的能力:推理
摘要:本文从知识推理的基本概念出发,深入浅出地介绍知识推理在知识图中的应用和方法。
知识推理,就是利用逻辑思维能力,根据已有的知识,推导出未知的、隐含的知识。 在知识图中,可以通过现有的三元组导出实体或实体属性之间的新关系。 例如,如果原始图包含“实体A和实体B之间的关系C”,则可以通过推理找到“实体B和实体D之间的关系E”。
知识推理在实际应用中起着重要的作用,比如知识补充。 在构建知识图谱时,经常会出现不完整性的问题,即缺少一些关系或属性。 算法就是用来弥补这个不足的,提高地图的完整性和准确性。 比如,如果知道“角色A”,根据常识“父亲的妻子是母亲”,就可以推断出角色A是“B的母亲”。 ,从而完成角色关系。
知识纠错也是一个重点应用。 实际构建的知识图谱可能包含不正确的信息,例如实体类型、关系和属性值的不准确。 通过推理并纠正这些错误,以提高知识图谱的质量。 例如,在影知识图谱中,如果实体“春和猪”错误标记为“电影”,通过分析其他同类型实体的属性,可以得出其更有可能是“电影”的结论。 “电剧”,以便更正。
基于知识图谱的推理问答具有一定的推理能力,适合复杂的问答场景。 例如,回答“刘德华主演的哪部电影豆瓣评分超过8分?”这样的问题,需要在地图中完成查询、推理和比较,最终得到“天下无敌”的答。 《贼》和《哈尔无间道》。
知识推理方法包括基于本体的推理、基于规则的推理和基于表示学习的推理。 基于本体的推理使用现有的语义和逻辑来推理实体类型和关系。 基于规则的推理通过抽象规则应用于知识图谱来完成和纠正错误。 基于表示学习的推理利用向量空间来表示实体和关系,进行数值计算和推理,适用于复杂的知识图谱。
例如,基于表征学习的推理可以推断出“姚沁蕾的出生地”。 通过映射函数将包含相关信息的知识图谱和文本映射到同一个向量空间,以计算向量为例,只需将向量“姚沁蕾”、“出生地”、“当地医院”相加即可。 等,“休斯顿”“矢量”到来,可以断定姚沁蕾的出生地是休斯顿。
知识推理在知识图谱的构建、纠错和使用中发挥着重要作用。 通过不同的方法实现推理,提高知识图谱应用的准确性和效率。
II、实体关系、实体属性、三元组、SPO三元组及其抽取方
实体关系抽取:基本概念和抽取解决方
实体关系抽取是NLP域的基石任务,对于文本抽取、信息检索和智能等许多应用至关重要问题的答。 本文旨在澄清一些关键概念,以减少实际任务中可能遇到的混乱和沟通成本。
实体关系抽取起源于2000年的ACE项目,包括实体识别、实体关系抽取、事件抽取等任务。 在一个基于知识图谱的问答项目中,团队成员对关系、实体关系、实体属性、三元组、SPO三元组等基本概念的理解存在差异。 这些问题引导我们更深入地研究这些概念的定义以及它们之间的关系。
首先,推导实体关系通常涉及识别文本中的主语、谓语和宾语,形成SPO三元组,例如(玉林神树、矿、镁)。 这个三合可以解释为:榆林神木具有矿物属性,其价值是镁。 它既可以认为是实体关系,也可以认为是实体属性的描述,即(实体,属性,属性值)的形式。
三元组的手动标注成本高昂,尤其是当知识图谱需要频繁更新且涉及大量域知识时。 为了解决这个问题,研究员开始探索三元组提取的自动或半自动解决方,这对于构建大规模、动态更新的知识图谱尤为重要。
在NLP域,三元组相当于SPO三元组,实体关系和实体属性都可以用三元组来表示。 知识图谱的构建就是基于这些三元组,以节点和关系的形式组织信息。 对结构化和非结构化数据的三重提取方法有不同的侧重点。 例如,结构化数据可以直接映射,而非结构化数据则需要先定义模式并进行文本分析。
实体关系提取的任务涉及到实体识别和关系分类。 常见的模式结构包括管道模式和联合模式,后者通常优于前者。
关系抽取有着广泛的应用,包括知识图谱构建、事件抽取、同义词抽取和参考解析等。 了解这些概念和方法有助于提高团队协作的效率和准确性。
综上所述,实体关系抽取是信息掘域复杂而重要的组成部分,通过阐明基本概念并提供解决思路,我们可以更好地解决这一任务。