知识图谱涉及的关键技术主要包括

知识图谱是一种基于图的数据结构，用于表示实体间复杂关系与属性，并实现知识的有效组织和高效应用。近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，知识图谱已成为支撑智能问答、推荐系统、决策支持等多样化应用的关键技术。在构建知识图谱时，首先要完成的是从海量文本数据中抽取实体、属性及实体间的关系。例如...

3.2 关键技术 3.2.1 实体链接 Entity Linking 指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。主要涉及两方面：▪ 实体消歧Entity Disambiguation 用于解决同名实体产生歧义问题的技术。例如“李娜”（指称项）可以对应于作为歌手的李娜这个实体，也可以对应于作为网...

当我们涉及到2,3度的关联查询,基于知识图谱的查询效率会高出几千倍甚至几百万倍。其次,基于图的存储在设计上会非常灵活,一般只需要局部的改动即可。比如我们有一个新的数据源,我们只需要在已有的图谱上插入就可以。于此相反,关系型存储方式灵活性方面比较差,它所有的Schema都是提前定义好的,如果后续要改变,它的...

知识抽取的关键技术是：实体抽取、关系抽取、属性抽取。实体抽取：在技术上更多称为NER（Named Entity Recognition，命名实体识别），指的是从原始语料中自动识别出命名实体。由于实体是知识图谱中的最基本元素，其抽取的完整性、准确、召回率等将直接影响到知识库的质量。因此，实体抽取是知识抽取中最为基础...