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知识图谱按照逻辑结构可以划分为数据层和模式层两部分。数据层包含的是大量由基本事实组成的信息,这些事实通常以三元组的形式存在,例如"实体-关系-实体"或"实体-属性-属性值",这样的数据结构一般以图数据库的形式存储。模式层则进一步抽象,它代表着数据组织的模式,是在数据层之上对知识进行提炼和概括的层面,通常通过本体库来管理和组织这些数据。
1.信息提取
信息抽取是一个多维度的过程,它根据任务需求的不同而有所区别。例如,在情感和舆论分析任务中,重点在于抽取事件和情感信息,而在知识图谱的应用中,则更侧重于实体、关系和属性等信息的抽取。在知识图谱中,实体的属性,比如城市的人口数量和地理位置,是其固有属性的一部分。无论是实体、关系的抽取还是属性的抽取,都可以采用监督、半监督或无监督的方法进行。信息抽取主要处理的是半结构化和非结构化数据,通过这一过程,原本非结构化的数据可以转化为结构化数据,为知识图谱系统所用。
2.知识融合
整体-部分关系,通过"Part-of"来表达。
概念间的继承关系,通过"Kind-of"来表达。
概念和实例之间的关系,通过"Instance-of"来表达。
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