知识图谱包括什么步骤

本文目录一览

• 1、推荐系统遇上深度学习(二十六)--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现
• 2、图计算和知识图谱有什么关系？求解
• 3、百科知识图谱构建（三）Jena的使用及简单SPARQL查询
• 4、AI自然语言处理NLP原理与Python实战：知识图谱的构建

1、推荐系统遇上深度学习(二十六)--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现

在本系列的上一篇文章中，我们探讨了学习推荐系统中知识图的重要性，特别是知识图行为。 知识图特征学习已成为与推荐系统集成的常用方法，通过学习知识图中每个组件的低维向量和关系，同时保留图的结构或语义信息。 主要方法包括基于距离的语义模型和基于语义的相关模型。
知识图谱特征学习在推荐系统中的应用包括顺序训练、联合训练和交替训练。 除其他外。 本文重点介绍DKN模型的顺序训练方法。
DKN模型旨在解决新闻推荐系统中的三个关键问题：新闻的时间敏感性、用户的阅读倾向和知识元素以及对新闻的理解。 通过在知识层面引入相似性度量，DKN模型可以向用户推荐更准确的感兴趣的新闻。
知识图谱特征学习英娜包括基于距离的语义模型和基于语义的相关性模型。 这些模型构建评分函数，评估三元组的可能性，并将租金赤字实体的潜在语义空间和关系映射到相似性度量。 例如，TransE、TransH和​​TransR模型使用基于距离的方法，而SME、NTN、MLP和NAM模型使用基于相似性的方法。
DKN模型中的新特征提取使用源自KimCN的基于CNN的方法来提取句子特征。 模型框架包括用户点击历史和一组候选者作为输入，通过KCNN提取特征，并进行注意力计算权重级别，并使用DNN计算用户点击某些新闻的概率。
知识提取的过程包括将每个单词嵌入到主题中，嵌入与主题中的单词对应的组件，以及嵌入上下文单词。 通过具体步骤实现实体嵌入和上下文嵌入，以更好地利用实体在知识图中的位置信息。
DKN模型使用tensorflow框架实现，其目录结构包含模型设计、训练和测试的详细步骤。 实验结果表明，DKN模型在使用实体嵌入和上下文嵌入、transD方法、不规则变换和焦点方法时可以产生更好的预测结果。

2、图计算和知识图谱有什么关系？求解

图计算通常用于构建网页关联、社交网络和产品推荐。 例如，欣欣社交网络是一个由节点（个和公众号）和边（关注和点赞）组成的图；淘宝交易网络由节点（个和商品）和边（购买和群体）组成。 这样，汇总图数据就形成了研究和商业用途的基础。 阿里巴巴GraphScope是一个图计算系统，已经在多个主要互联网域证明了其价值，其代码目前在githubgraphscope上开源。
知识图谱是知识计算的一部分，在知识建模中发挥着非常重要的作用。 认知计算是华为在2020年全联接大会上发布的全生命周期认知计算解决方。 认知计算可以将工业知识与工智能相结合，是工智能到行业核心生产体系、引行业变革的必由之路。 第三代工智能。 认知计算包括知识获取、知识建模、知识管理和知识应用这一标准步骤为机与工智能模型的融合提供了新的路径。

3、百科知识图谱构建（三）Jena的使用及简单SPARQL查询

在大数据时代，ApacheJena作为知识管理的Java框架脱颖而出，专门为构建语义Web和数据链接应用程序而设计。 Jena的核心组件包括RDF和SPARQLAPI，以及高效的数据仓库解决方TDB和全面的SPARQL服务器Fuseki。 接下来，我们将探讨如何有效部署Jena并将其用于基本SPARQL查询。

首先安装Jenna和Fuseki是一项基本任务。 从Apache方网站下载最新的apache-jena-3.10.0.tar.gz和apache-jena-fuseki-3.10.0.tar.gz并解压。 然后开始你的知识之旅。

将数据加载到TDB中是关键的一步。 使用JenaBin目录下的命令行工具tdbloader成功将NTriples文件导入到指定存储位置，为进一步作下基础。

接下来我们来到关键配置环节。 要将Fuseki用作SPARQL服务，需要创建fuseki_conf.ttl文件，定义服务和数据源（例如kg_demo_hudong），并指定外部本体文件的路径以连接和管理知识图谱。

）来启用OWL推理。 同时，对于TDB存储库，请确保路径指向安装目录为“../apache-jena-3.7.0/tdb”。

Fuseki服务器已准备就绪通过访问https://localhost:3030启动您的知识服务。 这里，您可以使用PREFIX来定义URL缩写，以简化查询过程。 在SPARQL查询中，SELECT指令显式地要求变量，而WHERE部分是图形模型的本质，它类似于SQL中的WHERE子句，它定义了数据的结构。

图形设计的核心是诸如“subject”、“pre dictor”、“object”之类的变量。 SPARQL的本质是匹配图模式，找到所有满足条件的节点，并返回智能数据结果。

完成这些步骤后，您将了解Jena和Fuseki的基本用法，现在您可以开始构建和探索您的知识图谱。 除了功能的深度之外，您还会Jena的强大功能不仅仅限于为语义Web应用程序提供强大的支。

4、AI自然语言处理NLP原理与Python实战：知识图谱的构建

自然语言处理（NLP）是工智能（AI）域的关键组成部分，旨在通过计算机理解、生成和纵类语言。 知识图谱（KG）是一种结构化数据库，专门用于存储有关各种实体（例如、地点、组织）及其关系的信息。 构建知识图谱是自然语言处理域的重要应用，它使计算机能够更加智能地处理和响应类语言指令。
本文将讨论以下主题：
1自然语言处理（NLP）：这是计算机科学和工智能的一个分支。 情感分析、命名实体识别、语义角色标注、语义解析、文本摘要、机器翻译等。 NLP的核心技术涵盖语言建模、语义分析、信息抽取、知识表示和推理。
2知识图谱（KG）：它是一个用于存储实体及其关系的结构化数据库。 构建知识图谱是NLP的核心，它可以帮助计算机更好地理解类语言，实现更智能的交互和决策。
知识图谱构建的3个步骤：主要包括实体识别、关系识别、实体连接、实体属性填充和实体关系填充等。
4实体识别（ER）：这是一项NLP任务，旨在从文本中识别实体。 实体识别帮助计算机理解文本中的关键信息，并为步骤提供基础。
5关系识别（RE）：这是一项从文本中识别实体之间关系的任务。 关系识别帮助计算机理解文本中的关系信息，为步骤提供支。
6实体链接（EL）：这是整合不同来源的实体信息的任务。 实体链接帮助计算机理解来自不同来源的实体信息，并为步骤提供基础。
7.实体属性填充（EPF）：这是给实体添加属性信息的任务，比如的年龄、位置的面积等。 实体属性补全有助于计算机理解实体属性信息。
8实体关系填充（RPF）：这是为实体之间的关系添加属性信息的任务，例如一个的出生地等完善实体关系有助于计算机理解实体间关系的属性信息。
接下来，文章将详细讲解该算法的主要原理、具体作步骤以及数学模型的公式。
本文还将通过具体的代码示例演示构建自然语言处理知识图谱的过程，包括文本预处理、实体识别、关系识别、实体关联、填充实体属性和填充等步骤实体关系。
最后，文章将讨论构建自然语言处理知识图谱的未来发展趋势和挑战。